加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-christavanolst20
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, 线性回归, 房价评估, 经济指标, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自加州地区（California）的房价相关数据，记录了不同社区的房屋特征以及对应的房价信息，可用于房价预测、市场分析等任务。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横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，包含了不同经纬度下的社区。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋使用年限（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）以及房价中位数（median_house_value）。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing_test (1) (1).csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于加州政府或相关研究机构的公开数据，经过整理和清洗，确保数据的质量。
该数据集适合用于房价预测模型构建、房地产市场分析和地理位置对房价影响的研究。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如探索地理位置对房价的影响、构建房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，例如房价评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及房地产开发商进行市场调研和项目选址。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关专业的教学案例，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影响房价的关键因素，构建预测模型，帮助用户进行市场分析、投资决策，或优化房地产相关策略。
