加利福尼亚州住房价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-chandanprasadholla
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，价格预测，数据集，机器学习，数据分析，时间序列，地理位置，经济学
数据概述： 该数据集包含来自加利福尼亚州地区的住房价格数据，记录了该地区房屋的详细信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1990年到2010年。
地理范围：数据覆盖了加利福尼亚州的主要城市和地区，包括洛杉矶，旧金山等。
数据维度：数据集包括房屋的地理位置，房屋类型，卧室数量，浴室数量，房屋面积，建造年份，附近学校质量，交通便利性等变量。还包括房屋的成交价格和交易时间。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息：数据来源于加利福尼亚州房地产市场的公开资料，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产研究，价格预测和机器学习等领域，特别是在房屋价格预测，市场分析等技术任务中具有重要价值。
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：适用于房地产价格预测，市场分析以及房屋价值评估等学术研究，如房价波动的原因分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产开发商，中介机构等提供数据支持，特别是在房屋价格预测，市场分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的价格预测和策略优化，帮助商家制定科学的定价和投资决策。
教育和培训：作为房地产经济学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场分析，价格预测及相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索房地产价格的影响因素与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策和市场分析，提高房地产市场的预测精度和决策效率。
