加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-abduldddddddd
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价影响因素, 地理位置, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的关于加州房屋的普查数据，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：数据未标明具体时间，通常被视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可用于地理空间分析。
数据维度：数据集包括多个关键变量，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）、户数（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程度（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于数据处理和分析。
该数据集适合用于房屋价格预测、影响因素分析以及地理空间数据分析等任务。
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、地理位置与房价关系研究等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构等提供数据支持，可用于房价预测、风险评估、市场分析等。
决策支持：支持政府部门的住房政策制定，房地产开发商的投资决策，以及金融机构的贷款评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素，建立预测模型，以及进行市场趋势分析，从而帮助用户实现更准确的房价预测和更有效的市场决策。
