加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-miwojc
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, 经济, 空间数据
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价以及影响房价的多种因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为一个静态的、特定时间点的快照。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州内的不同区域，包括经纬度信息，方便进行空间分析。
数据维度：数据集包括多个关键变量，如MedInc（居民收入中位数）、HouseAge（房屋年龄）、AveRooms（平均房间数）、AveBedrms（平均卧室数）、Population（人口）、AveOccup（平均入住率）、Latitude（纬度）、Longitude（经度）以及MedHouseVal（房屋价值中位数）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据导入和处理。
来源信息：数据来源于公开的加州房价普查等，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理空间数据分析以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于房地产市场研究、经济学研究、以及地理信息系统（GIS）相关的学术研究，如房价影响因素分析、空间自相关性分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、以及城市规划部门提供数据支持，例如房价预测、房地产投资分析、城市规划和土地利用分析等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门的决策制定，如评估项目可行性、制定房地产政策等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及经济学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素，并进行数据建模和分析。
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，并进行房价趋势分析，帮助用户实现优化投资决策、提升预测精度等目标。
