加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-leeeunkyung
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 统计分析, 机器学习, 数据集, 房价, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州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：数据未明确标注具体时间，一般视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各区域，包括经纬度坐标，便于进行地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键指标，如经度、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房屋与海洋的邻近程度。
数据格式：CSV格式，文件名为301_housing.csv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源于加州普查数据或其他公开渠道，数据已进行清洗和整理，适合直接用于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置对房价的影响研究。
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、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，如房地产评估、市场预测、投资决策等。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，以及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、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员实践数据分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，并构建预测模型，从而帮助用户进行房地产投资决策、市场分析和政策制定。
