加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-varshamannem
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, 经济, 统计, 地理位置, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州各个地区的房价相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为静态数据集，反映特定时期的房价情况。
地理范围：数据覆盖加州各地区，通过经纬度信息进行定位。
数据维度：数据集包含多个关键变量，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和海洋邻近度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行清洗和整理，便于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理信息系统（GIS）相关研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析和空间数据分析等领域的学术研究。
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，例如房价预测、风险评估和市场趋势分析。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商的决策制定，例如土地规划、投资决策和政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋特征和收入水平之间的关系，帮助用户构建房价预测模型、优化投资策略和进行市场分析。
