加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-jenniferackerman
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, 房价评估, 加州, 线性回归, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州各地区房屋的详细信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：包括房屋年龄、总房间数、卧室数、人口数、户数、收入中位数、房屋价值中位数、离海滩的距离（ocean_proximity）以及房屋价值是否高于中位数（above_median_house_value）等。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，方便数据处理和建模分析。
数据来源于公开的普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型构建。
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、房价影响因素分析等学术研究，例如，探索不同因素对房价的影响程度。
行业应用：为房地产行业、金融机构和评估机构提供数据支持，如房价预测、风险评估、市场分析等。
决策支持：支持政府部门和城市规划部门进行房地产政策制定、土地规划和城市发展。
教育和培训：作为数据科学、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和建模技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索不同因素对房价的影响，并进行房地产市场趋势分析，帮助用户实现优化决策、提升预测精度等目标。
