加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-elifdemirkiran
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, 空间数据, 线性回归, 房价评估
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：数据未标明具体时间，通常被视为一个静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州各个地理区域。
数据维度：数据集包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、户数、收入中位数、房屋价值中位数以及海洋邻近度等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已经过清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及机器学习模型的训练和评估。
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、地理位置对房价的影响研究、以及经济学领域的房价影响因素分析。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，特别是在房屋估值、风险评估、市场预测等方面。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商的决策制定，以及房地产投资策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋属性、居民收入等因素之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析和决策优化等目标。
