加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-crisjones
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, 统计分析, 线性回归, 地理位置, 房价评估
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州各个地区的房价相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态快照数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，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）以及房屋临近海洋的区域（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于数据处理和分析。
数据来源：数据来源于公开的加州普查数据。
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、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以用于房地产估值、房价预测、市场趋势分析、投资决策支持等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，优化资源配置。
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材料，帮助学生理解数据分析和建模过程。
此数据集特别适合用于探索房屋价值的影响因素，构建房价预测模型，并分析不同地理位置的房价差异。
