加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-thatohatsi
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, 房价评估, 线性回归, 数据可视化
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，用于房价预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某个时间点的静态数据快照。
地理范围：数据覆盖加州各地区。
数据维度：数据集包括经度（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）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及房屋临近海洋的距离（ocean_proximity）等多个字段。
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：该数据集来源于加州政府相关部门的公开数据，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据挖掘等领域。
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、空间数据分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、投资决策等行业提供数据支持，尤其在房价预测和市场趋势分析方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产政策制定以及相关领域的决策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋价值与地理位置、房屋特征以及周边环境之间的关系，帮助用户实现房价预测模型的构建和市场趋势的分析。
