加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysisDataset-kahadeeshawarsop
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, 统计, 房屋, 加州
数据概述：
该数据集包含加州地区的房价相关数据，记录了不同社区的房屋特征以及房价信息，主要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，可视为特定时间点的加州房价快照。
地理范围：数据覆盖加州不同社区。
数据维度：包括房屋年龄、总房间数、卧室数、人口、家庭数、收入中位数、房价中位数、与海洋的邻近程度以及房价是否高于中位数等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project.csv，易于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州政府相关机构或公开的房地产数据，已进行结构化处理。
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与评估。
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、房价影响因素研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房价预测、市场趋势分析和风险评估方面。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索房价与房屋特征之间的关系，以及构建房价预测模型，从而帮助用户进行更准确的房价预测和市场分析。
