加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-yanwang1234
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房价分析, 经济指标, 数据分析, 地理位置, 统计建模
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州各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，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区。
数据维度：包括经度（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）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）和房屋价值中位数（median_house_value）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和探索影响房价的因素。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响等方面的学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构和投资公司提供数据支持，尤其适用于房地产估价、风险评估和投资决策。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场调控、制定相关政策，以及为城市规划提供数据支持。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员学习数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索房屋价值与地理位置、房屋特征、经济指标之间的关系，帮助用户构建房价预测模型、优化房地产投资策略。
