加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-shahdmohamed1
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 地理位置, 线性回归, 房价影响因素
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：数据未明确标明时间范围，但可以推测为某个特定时间点的数据快照。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可以用于地理位置分析。
数据维度：数据集包括经度（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）、离海距离（ocean_proximity）和房价中位数（median_house_value）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为1553768847-housing.csv，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索影响房价的各种因素。
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、城市规划、以及机器学习等领域的学术研究，如房价影响因素分析、地理位置对房价的影响等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、以及数据分析公司提供数据支持，特别是在房价评估、市场趋势分析、以及投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门和房地产企业进行房地产政策制定、市场预测和风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋特征以及经济指标之间的关系，帮助用户实现房价预测、风险评估和市场分析等目标。
