营销与房价预测数据分析数据集Marketing-HousingPricePredictionDataset-thongng463
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 电视广告营销, 线性回归, 神经网络, 数据分析, 机器学习, 房地产, 销售额预测
数据概述：
该数据集包含两部分核心数据，分别用于营销效果分析与房价预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：房价数据来源于特定地区（未明确），电视广告营销数据未限定地理范围，通常代表一般市场情况。
数据维度：
- 房价数据集：包含房屋的多种属性，如房屋面积、建造年份、地理位置、质量评分等，以及最终的销售价格（SalePrice）。
- 电视广告营销数据集：包含电视广告投入（TV）与对应的销售额（Sales）。
数据格式：数据集提供CSV格式文件，便于数据分析和建模。包含两个CSV文件：house_prices_train.csv（房价数据）和 tvmarketing.csv（电视广告营销数据）。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、营销效果评估、以及机器学习模型的训练和验证。
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、营销策略评估、以及机器学习算法在回归问题上的应用研究，如线性回归、神经网络等。
行业应用：为房地产行业和广告营销行业提供数据支持，尤其是在房价预测、广告投放效果评估、销售额预测等方面。
决策支持：支持房地产开发商、市场营销人员和投资者的决策制定，提供数据驱动的分析结果。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握数据处理、模型构建和评估的技能。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素、评估电视广告对销售额的影响，并构建预测模型，帮助用户优化决策、提升预测精度。
