加州房价分析数据集CaliforniaHousingPriceAnalysis-justincassner
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 加州, 经济, 统计, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房屋房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的房价快照。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括不同城市和社区。
数据维度：包括房屋年龄、总房间数、卧室数、人口数、家庭数、收入中位数、房价中位数、房屋与海洋的距离等多个维度，以及一个二元变量，指示房价是否高于收入中位数。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，方便数据分析和模型构建。
数据来源：该数据集可能来源于加州政府的公开数据，或通过其他渠道收集，具体来源信息未在数据集中直接体现。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、以及不同地区房价差异的比较研究。
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、以及投资决策支持等。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及房地产开发商进行项目规划和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关课程的教学案例，帮助学生理解数据分析和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，并分析不同地区房价的差异和趋势。
