加州房价分析数据集CaliforniaHousingPricesDataset-azaruddinaskarali
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 地理信息, 数据分析, 统计分析, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州不同地区的房价数据，记录了各社区的房屋价格及其相关特征。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加州房价快照。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括不同地理位置的社区。
数据维度：包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、家庭户数、收入中位数、房屋价值中位数、以及海洋邻近度等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的加州房价普查或其他相关渠道，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测和地理信息系统应用。
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：适用于房地产经济学、城市规划、地理信息系统等领域的研究，如房价影响因素分析、社区发展评估等。
行业应用：为房地产行业、金融机构、以及相关数据服务提供商提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持政府部门、房地产开发商、投资机构等进行决策，如制定土地开发规划、评估投资回报等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训案例，帮助学生和研究人员理解房价影响因素、构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋特征、经济指标之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
