加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-marwanmakhlouf
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, 空间数据, 线性回归, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州各地区的房屋相关信息，用于房价预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为某一特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可用于空间分析。
数据维度：数据集包含多个字段，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）、房屋价值中位数（median_house_value）、离海距离（ocean_proximity）和性别（gender）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing2 (1) (1).csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据可视化等相关领域的研究。
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：适用于房地产经济学、地理信息系统（GIS）和机器学习交叉领域的学术研究，如房价影响因素分析、空间数据分析、房价预测模型构建等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和政府部门提供数据支持，特别是在房地产评估、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略、评估房屋价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和经济学课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素、构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并进行空间数据分析，从而帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
