加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-cameliasiadat
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 统计, 空间数据, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据，记录了加州不同地区的房屋价值信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但通常指代某个特定年份的加州房价统计数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同区域。
数据维度：数据集包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、户数、收入中位数、房屋价值中位数以及海洋邻近度等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行初步的整理和结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理空间数据分析。
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、经济学、地理学等领域的研究，如房价影响因素分析、空间数据分析、经济模型构建等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、政府部门提供数据支持，尤其在房地产估价、市场趋势分析、政策制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、风险评估等。
教育和培训：作为数据科学、统计学、机器学习等课程的实训数据，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房价与各种因素之间的关系，帮助用户建立预测模型、进行市场分析并支持决策制定。
