加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-shaimaa1234
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, 空间数据, 经济指标, 统计分析, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房价数据，记录了不同地区的房屋价格以及相关特征，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为静态数据集，反映特定时间点的房屋价格信息。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同区域。
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）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）、临海区域（ocean_proximity）和性别（gender）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含Housing_Price.csv和housing2 (1) (1).csv两个文件，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，以及探索房屋价格与地理位置、人口结构、收入水平等因素之间的关系。
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、经济学、城市规划等领域的学术研究，如房价影响因素分析、空间数据分析等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等领域。
决策支持：支持政府部门在城市规划、土地管理、住房政策制定方面的决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、模型构建和结果解释的技能。
此数据集特别适合用于探索房价与各种特征之间的关系，构建房价预测模型，并分析不同地理区域的房价差异，从而优化决策和提升预测精度。
