加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-ahmedfarag1234
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 经济分析, 地理位置, 数据分析, 统计建模, 房屋评估
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房屋普查数据，记录了该地区不同区域的房屋相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为一个静态数据集，代表特定时期的房屋统计信息。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括经纬度信息，可以用于地理空间分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和海洋邻近度（ocean_proximity）。
数据格式：数据以CSV格式提供，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，经过整理和清洗，确保了数据的可用性。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、地理空间数据分析和机器学习模型构建。
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、经济学和地理信息系统（GIS）等领域的研究，例如探索房价与地理位置、房屋属性、收入水平之间的关系。
行业应用：为房地产行业、金融机构和城市规划部门提供数据支持，例如用于房价评估、市场分析、风险管理和城市规划决策。
决策支持：支持房地产投资决策、住房政策制定和城市发展规划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析影响房价的关键因素，以及进行区域房价的对比分析，帮助用户深入理解房地产市场的动态。
