美国西雅图房屋销售价格预测数据集SeattleHouseSalesPricePredictionDataset-unclemichael
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 线性回归, 房价分析, 房屋评估, 西雅图, 机器学习, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自美国西雅图地区的房屋销售数据，记录了房屋的各项属性及其对应的销售价格，适用于房价预测、房地产市场分析等任务。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房屋的销售日期，具体时间范围未知，但可用于分析房价随时间的变化。
地理范围：数据主要集中在美国华盛顿州西雅图地区。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如房屋ID、销售日期、价格、卧室数量、浴室数量、房屋面积（平方英尺）、占地面积（平方英尺）、楼层数、是否临水、景观、房屋状况、房屋等级、房屋建造年份、翻新年份、邮政编码、纬度、经度、与15个邻近房屋的平均面积（平方英尺）、与15个邻近房屋的平均占地面积（平方英尺）等。
数据格式：CSV格式，文件名为kc_house_data.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据集来源于公开的房地产数据，经过整理，用于房屋价格预测和市场分析。
该数据集适合用于房价预测模型构建、房地产市场趋势分析和房屋价值评估等领域。
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、金融和数据科学领域的学术研究，例如房价影响因素分析、时间序列分析、空间数据分析等。
行业应用：为房地产经纪人、房屋评估师、金融机构提供数据支持，用于房屋估价、市场分析、投资决策等。
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、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，以及分析西雅图地区房地产市场的动态变化，从而优化决策和提升预测精度。
