加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysisDataset-ritusel
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 地理信息, 经济分析, 机器学习, 数据挖掘, 线性回归, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州不同地区的房屋相关信息，记录了房屋的地理位置、房屋年龄、房间数量、卧室数量、人口数量、家庭数量、收入中位数、房价中位数以及海洋邻近度等关键指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间切面的静态数据集。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同区域。
数据维度：数据集包括经度、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、房价中位数以及海洋邻近度等10个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing (1).csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，经过整理和清洗，适合用于各类数据分析和建模任务。
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，如构建房价预测模型、探索不同地理位置的房价差异等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构以及评估机构提供数据支持，尤其是在房价评估、市场趋势分析和风险评估方面。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，以及房地产开发商进行项目选址和定价决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析方法，并进行房价预测模型的构建与优化。
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，并进行市场趋势分析，帮助用户实现精准的房价预测和科学的决策支持。
