加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-rishabhmediratta
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, 房价评估, 统计分析, 经济指标, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州各个街区的人口、房屋及经济状况信息，用于房价预测和分析。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：数据覆盖加州各街区，包括经纬度信息。
数据维度：数据集包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口、户数、收入中位数、房屋价值中位数以及海洋邻近度等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和经济状况评估等领域。
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、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、金融行业提供数据支持，尤其是在房价预测、风险评估、市场分析等方面。
决策支持：支持政府部门、房地产开发商和投资者进行决策，优化资源配置和投资策略。
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影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析。
