加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-sivajyothika
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, 经济, 城市规划, 地理位置, 数据集
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，记录了加州不同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：数据未明确标明时间，通常被视为某一时间点的静态数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，提供了不同区域的房屋信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数量（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及与海洋的距离（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，经过整理和标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、以及地理位置对房价影响的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，尤其是在房价预测、风险评估、市场分析等方面。
决策支持：支持城市规划、房地产开发、以及投资决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，以及不同地理位置对房价的影响，从而帮助用户实现房价预测、市场分析和决策优化等目标。
