加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricesPrediction-wessamwalid
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, 房价评估, 房价影响因素, 加州, 线性回归
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信息。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：数据覆盖加州各地区。
数据维度：包括经度、纬度、房屋使用年限、总房间数、卧室数、人口数、家庭数、收入中位数、房价中位数以及海洋邻近度等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据。该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等研究。
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、房价影响因素研究等学术研究，如房价预测模型构建、地理位置对房价的影响分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，特别是在房地产评估、市场趋势预测、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产政策制定，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生理解数据分析、预测模型构建等。
此数据集特别适合用于探索影响房价的多种因素，构建预测模型，帮助用户实现房价的精准评估和市场趋势的有效预测。
