房屋价格分析 语境 房价受许多因素影响，包括平方英尺，材料的表面光洁度以及附近地区等。 目的是确定哪些因素对房屋的最终销售价格影响最大。 统计分析对于确定哪些因素更具影响力至关重要。 数据集 该数据集适用于爱荷华州埃姆斯市。 它是从Kaggle检索得到的，包含79列，包含1,460个观测值。

加州房价数据集

机器学习预测住房价格 房价-高级回归技术的Kaggle竞争：使用机器学习来预测爱荷华州的房价。 查找kaggle竞赛的链接： ://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques 该存储库有几个文件： Code_Predicting房屋价格.py：是带有项目代码的jupyter笔记本。 它还具有注释，以帮助您理解开始代码的思考过程。 预测房价艾姆斯，爱荷华州：pptx：介绍该项目的简报。 它面向具有一定技术知识的公众。 预测房价Iowa.docx.pdf：博客文章，解释了该项目的技术和业务方面。 train.csv：用于项目的数据。 它已上传到github上，为您提供方便，也可以在Kaggle的网页上获取。

加州房价 1990 年人口普查中加利福尼亚地区的房价中位数 文件 存储库具有以下文件： data / Housing.csv : 带有原始数据的 CSV 文件 data / Housing_preprocessed.csv ：包含最终预处理数据的 CSV 文件 Housing.Rmd : 生成用于分析数据的 R 代码 Housing.html : HTML 文档，包含问题的答案和小组成员的姓名 关于这个软件 该软件是主题实践 2 的一部分：“类型学和数据生命周期”。 主题：数据的类型学和生命周期。 数据科学硕士。 顾问：Mireia Calvo Gonzalez 作者 工作由以下人员完成： 丹尼尔·贝拉斯科·托雷 塞萨尔·阿奎莱拉·帕迪拉