加州房价预测地理空间数据集CaliforniaHousingPricePredictionGeospatialDataset-otaviomserra
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, 回归分析, 经济, 统计分析, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价相关数据，记录了不同社区的地理位置及其对应的房价影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，以经纬度信息标识具体地理位置。
数据维度：数据集包括“Id”（样本编号）、“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”（人口数）、“households”（家庭数）、“median_income”（收入中位数）等多个字段，用于房价预测分析。
数据格式：CSV格式，包含testcsv和traincsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房价统计和地理信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理空间数据分析等领域。
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、地理空间统计、机器学习模型构建等学术研究，如房价影响因素分析、空间自相关性分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房价评估、市场趋势分析、投资决策支持等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、政策制定，以及房地产开发商进行项目选址和定价策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，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加州地区房价与地理位置、房屋特征、人口统计等因素之间的关系，帮助用户构建房价预测模型，辅助决策。
