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金县房屋销售数据的线性回归分析-King County House Sales

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简介：
本研究运用线性回归模型对金县（King County）房屋销售数据进行深入分析，旨在探索影响房价的关键因素及其相互关系。通过数据分析，为购房者和投资者提供有价值的参考信息。 金县房屋销售线性回归 小组成员：安德鲁·穆勒（Andrew Muller）与阿舍尔·汗（Ashe Khan） 商业案例： 我们旨在预测适宜的房屋售价，以帮助房主判断其房产是否定价合理。 数据分析: 我们依据column_names.md文件中的数据信息进行分析。首先将所有数据转换为数值类型，并处理所有的缺失值(NaN)。之后创建了几个新的特征：“yr_since_renovation”（翻新后年数）、“yr_since_built”（建造后年数）和“renovated”。接着删除了一些不必要的特征，如：“view”，“sqft_above”，“sqft_living15”，“sqft_lot15”以及“date”。 在数据清理完成后，我们开始进行分析。每个变量与目标价格的散点图展示了它们之间的线性关系强度。通过这些图表可以识别出哪些变量对房价预测具有显著影响。

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  • 金县房屋销售数据的线性回归分析-King County House Sales
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    本研究运用线性回归模型对金县（King County）房屋销售数据进行深入分析，旨在探索影响房价的关键因素及其相互关系。通过数据分析，为购房者和投资者提供有价值的参考信息。 金县房屋销售线性回归 小组成员：安德鲁·穆勒（Andrew Muller）与阿舍尔·汗（Ashe Khan） 商业案例： 我们旨在预测适宜的房屋售价，以帮助房主判断其房产是否定价合理。 数据分析: 我们依据column_names.md文件中的数据信息进行分析。首先将所有数据转换为数值类型，并处理所有的缺失值(NaN)。之后创建了几个新的特征：“yr_since_renovation”（翻新后年数）、“yr_since_built”（建造后年数）和“renovated”。接着删除了一些不必要的特征，如：“view”，“sqft_above”，“sqft_living15”，“sqft_lot15”以及“date”。 在数据清理完成后，我们开始进行分析。每个变量与目标价格的散点图展示了它们之间的线性关系强度。通过这些图表可以识别出哪些变量对房价预测具有显著影响。
     
  • 美国King County房价预测模型训练 聚焦房屋销售价格与基本信息分析
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    本项目专注于开发针对美国King County地区的房价预测模型，通过深入分析影响房产销售价格的基本信息，旨在为购房者和投资者提供精准的价格趋势预判。 数据涵盖了2014年5月至2015年5月期间美国King County的房屋销售价格及基本信息。（已将列标题添加在数据开头）训练数据包含约10,000条记录，共涉及14个字段，具体如下： - 销售日期（date）：房屋于2014年5月至2015年5月间出售的具体时间； - 销售价格（price）：交易的金额单位为美元，这是需要预测的目标值； - 卧室数（bedroom_num）：房屋中的卧室数量； - 浴室数（bathroom_num）: 房屋内的浴室数量； - 房屋面积（house_area）：生活区域的总面积； - 停车面积（park_space）：停车区的大小； - 楼层数（floor_num）：房屋总共有多少层楼； - 房屋评分（house_score）：King County 的房屋评价系统对房产的整体评估分数； - 建筑面积（covered_area）：除去地下室以外的所有建筑区域总面积； - 地下室面积（basement_area）: 地下空间的大小； - 建造年份（yearbuilt）：房子建成的具体时间点； - 修复年份（yearremodadd）：房屋最近一次翻修的时间； - 纬度（lat）、经度（long）：房产的位置坐标。
     
  • 房屋价格预测的数据集【线性回归与住宅属性】
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    这是一个用于房屋价格预测的数据集，通过分析各种住宅属性来训练线性回归模型，以实现对房价的有效估计。 住宅包括以下属性： - SalePrice：房产的售价（单位为美元）。这是您需要预测的目标变量。 - MSSubClass：建筑类别 - MSZoning：总体分区分类 - LotFrontage：连接到物业的道路线性长度（以英尺计） - LotArea：地块面积（平方英尺） - Street：道路类型，表示进入房产的路的种类 - Alley：巷道类型，描述进入房产的小巷通道类型 - LotShape：土地的一般形状 - LandContour：地势平坦度 - Utilities：可用设施类型 - LotConfig：地块布局
     
  • 美国华盛顿州King County地区房价分析.py
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    本Python脚本提供了对美国华盛顿州King County地区的房地产市场进行深入分析的功能，涵盖房价趋势、影响因素等数据洞察。 数据清洗包括处理重复值、缺失值以及去除异常值，并进行变量处理。我们将分析房屋单位居住面积价格与房屋得分之间的关系，同时探讨房屋价格与房屋面积及配置的关系。此外，还会生成各变量相关系数的热力图和绘制多变量散点图以展示相关性较大的变量间的关系。最后，我们会研究房屋面积单价随成交年份以及房屋建成年限的变化趋势，并统计不同销售时间段的数据情况。
     
  • 基于多变量线性回归的房价销售预测模型.zip
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    本项目构建了一个基于多变量线性回归算法的房价预测模型，旨在利用历史房屋销售数据预测未来房价趋势，为房地产市场参与者提供决策支持。 文件包包含课程报告、Python源代码和训练数据集。代码可以直接使用，非常方便；课程报告有助于理解内容。解压密码是rothschild666。
     
  • Pyspark的波士顿房价线性回归分析
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    本项目运用Python和PySpark技术对波士顿房价数据进行大规模线性回归分析，旨在探索影响房价的关键因素及其量化关系。通过分布式计算优化模型训练效率，为房地产市场研究提供有力的数据支持与预测能力。 波士顿房屋价格与PySpark 使用PySpark和MLlib可以建立一个预测波士顿房价的线性回归模型。Apache Spark已经成为机器学习和数据科学中最常用和支持广泛的开源工具之一。本段落旨在通过介绍如何利用Apache Spark的spark.ml模块来进行波士顿房价预测，为读者提供一个温和入门的学习路径。 我们的数据来源于Kaggle上的一次竞赛，该竞赛提供了关于波士顿郊区房屋价值的数据集。目标是建立模型以预测给定条件下某地区房屋的中位数价格。
     
  • 房价预测的线性回归数据集
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    房价预测的线性回归数据集包含大量住宅销售记录，用于训练和评估基于线性回归模型的房价预测算法。该数据集是机器学习入门的理想资源。 该数据集包含房价预测的相关信息，适用于自然语言处理课程中的线性回归介绍部分，作为用线性回归算法预测房价的案例参考。此数据集仅供参考。