加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-franklinuniv
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, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州地区（California）的房价相关数据，记录了不同区域的房屋特征以及对应的房价信息。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：数据集包括多个关键维度，如房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室数量（total_bedrooms）、人口数量（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、房价中位数（median_house_value）、海洋邻近度（ocean_proximity）以及房价是否高于中位数（above_median_house_value）等。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于探索加州房地产市场的特点，进行房价预测模型的构建与评估。
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，如探索不同因素对房价的影响、构建房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估、市场趋势分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、政府部门等进行决策，如土地规划、投资决策、政策制定等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，并进行模型构建与评估。
此数据集特别适合用于探索加州地区房价的影响因素，并构建预测模型，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
