标题：波士顿房价预测数据集城市特征与房价关联分析
数据内容：该数据集包含多个城市区域的特征信息及其对应的房价中位数。具体包括以下数据元素：
- 犯罪率(CRIM)：509种不同值
- 住宅区比例(ZN)：26种不同值
- 工业比例(INDUS)：79种不同值
- 是否邻近河流(CHAS)：2种不同值
- 氮氧化物浓度(NOX)：82种不同值
- 房间数(RM)：445种不同值
- 房屋年龄(AGE)：357种不同值
- 到市中心距离(DIS)：416种不同值
- 交通便利性(RAD)：9种不同值
- 税率(TAX)：67种不同值
- 师生比(PTRATIO)：47种不同值
- 种族比例(B)：360种不同值
- 低收入比例(LSTAT)：460种不同值
- 房价中位数(MEDV)：231种不同值
数据来源：互联网公开数据
数据用途：该数据集适用于以下行业的分析问题：
- 房地产行业：研究房价影响因素，建立房价预测模型
- 城市规划：分析城市空间布局对房价的影响
- 经济学研究：探索社会经济因素与房价的关系
- 数据科学教育：作为机器学习算法训练的典型数据集
- 政府决策：评估政策对房地产市场的影响
行业分类：
- 房地产
- 城市规划
- 经济学
- 数据分析
- 机器学习
- 统计学
标签：波士顿房价, 城市特征, 数据分析, 机器学习建模, 房价预测, 回归分析, 数据特征分类, 城市经济研究, 房地产市场分析, 人工智能
