加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-yadavhim
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, 经济指标, 地理位置, 数据挖掘, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查的数据，记录了加州各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，代表特定时间点的房屋价格及相关信息。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括经纬度信息，可以用于地理位置分析。
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”（人口数）、“households”（家庭数）、“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，便于数据读取和处理。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过处理后形成，常用于房价预测、房地产市场分析等领域。
该数据集适合用于房地产价格预测、影响因素分析和数据建模等应用。
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：适用于房地产经济学、城市规划、地理信息系统（GIS）等领域的学术研究，如房价影响因素分析、空间数据分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、政府部门提供数据支持，尤其在房价预测、房地产投资分析、城市规划等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者进行决策，优化投资策略，评估项目风险。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建预测模型，帮助用户实现房价预测、风险评估和市场分析等目标。
