营销与房价预测分析数据集MarketingandHousePricePredictionAnalysisDataset-trinhquangtungk17ct
数据来源：互联网公开数据
标签：线性回归, 房价预测, 市场营销, 数据分析, 机器学习, 房价数据, 广告营销, 销售额
数据概述：
该数据集包含两部分数据：一部分是关于电视广告投入与销售额之间的关系，另一部分是关于房屋价格的训练数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为特定时间段的统计数据。
地理范围：未明确标注地理范围，但可以推测数据来源地为具有房屋销售和电视广告投放的市场。
数据维度：
tvmarketing.csv：包含电视广告投入（TV）和销售额（Sales）两个字段，适用于线性回归分析。
house_prices_train.csv：包含房屋的各种特征，如房屋ID、房屋类型、区域、街道、地下室、车库等，以及房屋价格（SalePrice）等，用于房价预测。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步处理。
该数据集适合用于回归分析、机器学习模型的构建和评估。
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：适用于市场营销效果评估、房价影响因素分析等研究。
行业应用：为市场营销行业提供数据支持，如评估广告投放效果、优化广告预算分配等。同时，为房地产行业提供房价预测模型，辅助决策。
决策支持：支持企业进行数据驱动的决策，如优化营销策略、评估房地产投资价值等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解线性回归、房价预测等模型。
此数据集特别适合用于探索广告投入与销售额之间的关系，以及房屋特征与房价之间的关联，帮助用户构建预测模型，提升决策效率。
