加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-idealm99
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 统计分析, 地理信息, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的关于加州房屋的详细信息，记录了加州不同地区的房屋价格及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为静态数据集，反映特定时间点的房屋信息。
地理范围：数据覆盖加州各区域，包括经纬度信息，可用于地理空间分析。
数据维度：数据集包括“longitude”（经度）、“latitude”（纬度）、“housing_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”（家庭户数）、“median_income”（收入中位数）、“median_house_value”（房屋价值中位数）、“ocean_proximity”（临海距离）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查局，已进行整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理信息系统（GIS）应用和机器学习模型训练。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构、政府部门提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估、政策制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、住房政策制定等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，构建房价预测模型，以及分析不同区域的房地产市场特点，帮助用户实现优化投资决策、提升预测精度等目标。
