加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-rahulrajml
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 地理位置, 经济指标, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 房价评估
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，可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，通常被视为某个时间点的快照数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州各个社区，包括经纬度信息，方便进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如经度（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）以及邻近大海的程度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和探索房屋价值影响因素的研究。
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、地理空间数据分析等学术研究，如基于位置的房价预测模型构建。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估值、市场趋势分析、投资决策等领域。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地管理和住房政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析和建模。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋特征以及周边环境的关系，帮助用户构建房价预测模型并进行市场分析。
