温哥华家的预测 在业务分析硕士课程期间,该模型是描述性和预测性分析课程最终项目的一部分。 已对工作进行了修改,以找出潜在投资候选者的低估物业。 概述 使用有关房屋的随时可用的信息,可以建立模型来预测其销售价格。 以下内容被视为潜在的解释变量: 上市天数(天) 总建筑面积(​​平方英尺) 年龄(岁) 地段面积(平方英尺) 该模型中使用的数据集(“房屋销售数据Vancouver.csv”)是从2019年至2020年初在温哥华的独立屋销售中收集的。销售价格的最高限额为$ 3百万。 脚步 探索数据集。 调查任何异常值,并决定是否将其包括在内。 建立许多模型。 检查多重线性回归的假设:线性,均方差和残差的正态性。 根据假设检验回归和交互作用的重要性。 预测样本外数据,并确定价值偏低的属性。 结果 型号:(房屋价格的预测值)= 9182 + 553.9(总建筑面积)+ 183.9(每平