美国住房价格预测竞赛数据集AdvancedHomePricingCompetitionDataset-nagwaahmed
数据来源：互联网公开数据
标签：住房价格，数据集，预测分析，机器学习，经济学，房地产，数据分析，时间序列
数据概述：该数据集来自美国住房价格预测竞赛，记录了多个城市和地区的住房销售数据，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：数据记录的时间范围从2006年到2010年。
地理范围：数据涵盖了美国多个地区的住房销售数据，包括亚利桑那州，加利福尼亚州，科罗拉多州，佛罗里达州，佐治亚州，伊利诺伊州，印第安纳州，密歇根州，俄亥俄州，宾夕法尼亚州，田纳西州和德克萨斯州。
数据维度：数据集包括住房的销售价格，销售日期，房屋类型，卧室数量，浴室数量，房屋面积，车库大小，建筑年份，建筑质量，土地面积，位置特征等众多变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国住房价格预测竞赛，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产分析，经济学研究，机器学习等领域的应用，特别是在房价预测，市场趋势分析等方面具有广泛的应用价值。
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，房价预测，市场趋势研究，如房价波动的原因分析，区域市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产开发商，房产中介，金融机构等提供数据支持，特别是在房价预测，市场分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的销售预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价和市场推广策略。
教育和培训：作为房地产分析，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，市场分析等技术。
此数据集特别适合用于探索住房价格预测的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化房地产市场策略，提高业务效率和盈利能力。
