加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-adenozintrifosfat
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, 加州, 地理位置, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的住房普查数据，记录了加州不同地区的房价和相关社会经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，通常被视为某个特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州范围内的各个社区或区域。
数据维度：数据集包括10个关键字段，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及邻近海洋的距离（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理信息系统（GIS）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、社会经济学等领域的研究，如房价影响因素分析、空间自相关分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房价评估、风险管理、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、住房政策制定，以及房地产市场的监管。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用各种数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响加州房价的因素，并构建预测模型，帮助用户进行市场分析、投资决策或政策制定。
