加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-laxmikanthkonthum

数据来源：互联网公开数据

标签：房价预测, 房地产, 经济分析, 数据建模, 机器学习, 房价影响因素, 加州, 统计分析

数据概述：该数据集包含来自加州地区的人口普查数据，记录了加州各地区的房价及相关影响因素。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为某个时间点的横截面数据。地理范围：数据覆盖加州各地区。数据维度：包括“housing_median_age”（房屋年龄中位数），“total_rooms”（总房间数），“total_bedrooms”（总卧室数），“population”（人口数），“households”（家庭户数），“median_income”（收入中位数），“median_house_value”（房价中位数），“ocean_proximity”（临海距离）和“above_median_house_value”（是否高于房价中位数）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW (1).csv，方便数据处理与分析。来源信息：数据来源于加州人口普查数据，已进行标准化处理。该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及影响房价因素的研究。

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：适用于房地产经济学、城市规划等领域的学术研究，例如房价影响因素分析、房地产市场趋势研究等。行业应用：为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房价评估、风险管理、投资决策等方面。决策支持：支持政府部门进行城市规划、住房政策制定和区域发展规划。教育和培训：作为数据分析、机器学习等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。此数据集特别适合用于探索影响加州房价的关键因素，构建房价预测模型，从而帮助用户进行更准确的房地产市场分析和决策。