美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePrediction-ehabashraf
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 房屋评估, 房价影响因素, 线性回归, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区（King County）的房屋销售数据，记录了房屋的各项特征与销售价格之间的关系，可用于房价预测、市场分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了从2014年5月到2015年5月期间的房屋销售信息。
地理范围：数据主要集中在西雅图所在的金县（King County）。
数据维度：数据集包括房屋的ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、居住面积、占地面积、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、建筑质量、房屋的建造年份、翻新年份、邮政编码、地理位置（经纬度）、与15个邻近房屋的居住面积、与15个邻近房屋的占地面积等21个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和整理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建以及相关数据可视化研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、房屋估值模型构建等学术研究，如探索房屋特征与价格之间的相关性、预测房屋价值等。
行业应用：可以为房地产经纪人、评估师、金融机构等提供数据支持，用于房屋定价、风险评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、制定相关政策，以及为购房者提供决策参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，建立房价预测模型，以及进行房地产市场趋势分析，帮助用户实现对房地产市场的深入理解和有效的决策。
