加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-ishiitha
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 地理位置, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房屋相关数据，记录了不同地区的房屋价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：包括经度、纬度、房屋年龄、总房间数、卧室总数、人口、家庭数量、收入中位数、房屋价值中位数以及房屋所处海洋环境等多个维度。
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：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、以及地理信息系统与经济学交叉领域的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其在房屋估价、市场趋势预测、以及制定投资策略方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、制定住房政策，以及评估不同区域的房地产发展潜力。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及经济学相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋特征之间的关系，帮助用户建立房价预测模型，优化房地产投资决策。
