加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-kashyapankush
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, 统计分析, 线性回归, 房价影响因素, 地理位置
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价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包含10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）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及离海距离（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置对房价影响的研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，如房价预测、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门的住房政策制定，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋属性、居民收入等因素之间的关系，帮助用户实现房价预测、风险评估等目标。
