先进房屋价格预测训练数据集AdvancedHousePredictionTrainingDataSet-suchintikasarkar
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，机器学习，回归分析，时间序列，商业智能，数据分析
数据概述： 该数据集包含用于先进房屋价格预测的详细数据，记录了各类房屋的特征及其价格信息。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：数据覆盖了美国爱荷华州艾姆斯市（Iowa Ames）的住宅市场。
数据维度：数据集包括房屋的各种特征，如建筑类型，地下室状况，车库条件，房屋面积，卧室数量，浴室数量，建造年份，翻新年份等，以及房屋的售价。
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：数据来源于爱荷华州艾姆斯市的公共记录，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，机器学习模型训练，回归分析等领域的研究和应用，特别是在房价预测模型构建，特征重要性分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于房地产价格预测，市场趋势分析等学术研究，如房价影响因素分析，不同特征对房价的影响等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介公司等提供数据支持，特别是在房价预测，市场分析，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助相关企业和个人制定科学的投资和定价决策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和商业分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，帮助用户实现准确的房价预测，优化市场分析和投资策略，为房地产市场的参与者提供数据支持。
