加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricesPredictionAnalysis-sambitsenapati
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, 加州, 经济, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州不同地区的房价数据，记录了各社区的房屋价格及其相关特征。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：数据覆盖加利福尼亚州，包括不同经纬度下的社区。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如经度(longitude)、纬度(latitude)、房屋年龄(housing_median_age)、总房间数(total_rooms)、卧室总数(total_bedrooms)、人口数量(population)、家庭数量(households)、收入中位数(median_income)以及房屋价值中位数(median_house_value)。
数据格式：CSV格式，包含California_Housing_Train.csv和California_Housing_Test.csv两个文件，分别用于训练和测试模型，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行结构化处理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型构建等应用。
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，例如探索不同地理位置、房屋特征与房价之间的关系。
行业应用：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、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，支持金融机构进行风险评估和信贷决策。
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掌握房价预测模型构建和评估方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索影响房价的关键因素，并对加州房地产市场的趋势进行分析。
