加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysisDataset-gaganmaahi224
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 数据分析, 机器学习, 空间数据, 经济指标, 线性回归, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价数据，记录了不同区域的房屋特征与房价信息，适用于房价预测、房地产市场分析等任务。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房屋价格快照。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可进行空间数据分析。
数据维度：包括经度（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（population）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、房价中位数（median_house_value）以及临海区域（ocean_proximity）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，每个文件代表一个数据集，文件名示例包括housing.csv、adult.csv等。
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、空间数据分析、经济学研究等领域，例如研究房价与房屋特征、地理位置之间的关系。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价预测模型构建、市场趋势分析、房地产投资决策等。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产政策制定，以及金融机构的房地产风险评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据处理、模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索加州地区房价的影响因素，构建房价预测模型，并进行可视化分析，从而帮助用户理解房地产市场的动态和规律。
