住宅销售价格预测数据集HomeDataforMLCourse-ResidentialPropertySalesPredictionDataset-ericmauricio
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，销售价格，数据集，机器学习，销售预测，时间序列，商业分析，数据建模
数据概述： 该数据集包含住宅房地产的销售数据，记录了住宅房产的交易信息和相关特征。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阿梅县（Ames， Iowa）的住宅房产市场。
数据维度：数据集包括房产的各种特征，如建筑年份，地下室状况，屋顶类型，车库容量，墙壁材料，房屋面积，卧室数量，浴室数量，是否进行过改造，是否附带泳池，周边环境评分等。还包括房产的销售价格和销售类型等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于美国爱荷华州阿梅县的公开房产数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产销售价格预测，时间序列分析，机器学习模型训练等领域的研究和应用，特别是在回归分析，特征工程及预测建模任务中具有重要应用价值。
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：适用于房地产销售价格预测，市场趋势分析等学术研究，如住宅房产价格的影响因素分析，不同特征对销售价格的影响研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房地产价格预测，市场评估和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助房地产商和投资者制定科学的定价，投资和销售策略。
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回归分析，特征工程及相关数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索住宅房产销售价格的规律与趋势，帮助用户实现准确的房产价格预测，优化市场评估和投资决策，提高销售效率和盈利能力。
