加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-pratik1001
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, 经济指标, 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，记录了加州不同地区的房屋价格及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一个静态的、特定时间点的数据快照。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括经纬度信息，可以用于地理空间分析。
数据维度：数据集包含多个维度，如经度(longitude)、纬度(latitude)、房屋年龄(housing_median_age)、总房间数(total_rooms)、总卧室数(total_bedrooms)、人口(population)、家庭数量(households)、收入中位数(median_income)、房屋价值中位数(median_house_value)以及房屋临近海洋情况(ocean_proximity)等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已经过预处理，包括缺失值处理和标准化等。
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：适用于房地产市场研究，探索房屋价格与各种因素之间的关系，如房屋年龄、地理位置、收入水平等。
行业应用：为房地产行业、金融机构等提供数据支持，用于房价预测、风险评估、市场分析等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地管理和政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，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影响因素，构建房价预测模型，以及进行房地产市场趋势分析，从而帮助用户做出更明智的决策。
