加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-susmithavaradharaj
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 线性回归, 房价评估, 经济, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房价及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州各社区。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如房屋年龄、总房间数、总卧室数、人口、家庭数量、收入中位数、房价中位数、海洋邻近度以及是否高于房价中位数。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行标准化处理。
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的构建。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，如房价预测、房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及房地产企业进行投资决策。
教育和培训：作为数据分析和机器学习课程的案例，帮助学生理解房价预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价与各种因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，提升对房地产市场的理解。
