加州房价分析数据集CaliforniaHousePriceAnalysis-lokeshmendake
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 加州, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 地理信息, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价数据，记录了房屋的基本属性与价格信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可用于地理空间分析。
数据维度：包括MedInc（房屋所在区域的收入中位数）、HouseAge（房屋年龄）、AveRooms（平均房间数）、AveBedrms（平均卧室数）、Population（人口数）、AveOccup（平均入住率）、Latitude（纬度）、Longitude（经度）和Price（房价）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为Day3_House_Price_data.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源未明确，但可用于加州房价相关的研究与分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及地理位置对房价的影响研究。
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、经济学研究，以及地理空间数据分析等领域。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解房价影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索加州地区房价的影响因素，构建房价预测模型，为房地产市场分析提供数据支持。
