加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-shinta6000
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价, 加州, 经济
数据概述：
该数据集包含加州地区的房价相关数据，记录了不同地区的房屋价格以及影响房价的多个因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据快照，反映了加州特定时期的房地产市场情况。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括不同区域的房屋价格和相关特征。
数据维度：包括“MedInc”（收入中位数）、“HouseAge”（房屋年龄）、“AveRooms”（平均房间数）、“AveBedrms”（平均卧室数）、“Population”（人口数）、“AveOccup”（平均入住率）、“Latitude”（纬度）、“Longitude”（经度）和“HousingPrices”（房屋价格）等字段，用于预测和分析房价。
数据格式：CSV格式，文件名为CaliforniaHousingPricecsv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，经过了初步的处理和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及数据挖掘等领域。
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、房价影响因素分析、以及机器学习模型的构建和评估。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、区域价值评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、以及政府相关政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及经济学等课程的实训案例，帮助学生理解数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并评估不同因素对房价的影响程度，从而帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
