加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-mostafamasrya
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, 经济, 地理位置, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查的数据，记录了加州各个地区的房屋相关信息，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，可以被视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州内的不同区域。
数据维度：数据集包括“longitude”（经度）、“latitude”（纬度）、“housing_median_age”（房屋年龄中位数）、“total_rooms”（总房间数）、“total_bedrooms”（总卧室数）、“population”（人口数）、“households”（家庭数）、“median_income”（收入中位数）、“median_house_value”（房价中位数）、“ocean_proximity”（临海区域）等多个指标。
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：数据来源于加州普查数据，已进行预处理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、房地产投资分析等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、制定住房政策等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训数据，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索房价与各种因素之间的关系，并构建房价预测模型，帮助用户优化投资决策、进行市场分析。
