加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-uzoma1
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, 加州, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据的数据，记录了加州各地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集，代表某个特定时期的房价快照。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，涵盖了该州的不同地理区域。
数据维度：包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、家庭数、收入中位数、房屋价值中位数以及海洋邻近度等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型训练。
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、以及地理位置对房价的影响研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价评估、市场趋势分析、以及投资决策支持。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、住房政策制定，以及房地产市场监管。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和建模方法。
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，从而帮助用户优化决策。
