加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-abhi995
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, 房价, 住宅, 统计, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查的数据，记录了加州各地区的房屋相关信息，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，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同区域。
数据维度：数据集包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、家庭户数、收入中位数、房屋价值中位数以及临近海洋的距离等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等研究。
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、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者以及政府部门进行决策制定和策略优化。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生理解房价预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，并构建房价预测模型，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
