加州房价地理位置分析数据集CaliforniaHousingPriceGeographicAnalysisDataset-chayanroy3
数据来源：互联网公开数据
标签：房价分析, 地理信息, 房地产, 经济, 机器学习, 数据可视化, 统计分析, 房价预测
数据概述：
该数据集包含来自加州地区（California）的房价数据，记录了各社区的房价、地理位置及相关经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各社区，包含经纬度信息，便于进行地理空间分析。
数据维度：包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口（population）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房价中位数（median_house_value）、以及离海滩的距离（ocean_proximity）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于导入和处理。
来源信息：数据来源于公开的加州人口普查数据，经过清洗和整理，确保数据的准确性和可用性。
该数据集适合用于房价影响因素分析、地理位置与房价关系研究、以及房价预测模型构建。
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：适用于房地产市场分析、城市规划、经济学研究等领域，例如分析地理位置对房价的影响、探索收入与房价之间的关系等。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，例如房地产评估、风险管理、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地利用规划、以及制定相关的政策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及地理信息系统（GIS）等课程的实训材料，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索加州房价的分布规律、影响因素，并通过数据建模、可视化等手段，实现对房价的预测与分析，从而为用户提供决策支持。
