加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-nahianrifaat
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, 地理位置, 统计分析, 房价评估
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，通常被视为某一特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及离海距离（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理位置对房价影响的研究，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、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产相关领域的决策制定，例如城市规划、房屋开发、投资策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的多种因素，构建预测模型，并分析不同地区房价的差异，从而优化决策、提升预测精度。
