加州房价预测地理空间数据集CaliforniaHousingPricePredictionGeospatialDataset-viniciusmiura
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 地理空间数据, 房地产, 机器学习, 经纬度, 房屋评估, 经济指标, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的人口普查数据，记录了不同地区的房屋相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，便于进行空间分析。
数据维度：数据集包括“Id”（唯一标识符）、“longitude”（经度）、“latitude”（纬度）、“median_age”（房屋年龄中位数）、“total_rooms”（总房间数）、“total_bedrooms”（总卧室数）、“population”（人口）、“households”（户数）、“median_income”（收入中位数）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，方便数据导入和处理。
来源信息：数据来源于公开的人口普查数据，已进行数据整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、空间数据分析和经济学研究等领域。
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、地理统计学分析和机器学习模型的构建，如房价预测、区域房价对比等。
行业应用：为房地产行业、金融机构和城市规划部门提供数据支持，用于市场分析、风险评估和投资决策。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、政策制定和资源分配，例如评估不同区域的住房需求和经济发展水平。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用空间数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索地理位置、房屋特征与房价之间的关系，帮助用户构建预测模型、进行市场分析和支持决策制定。
