加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-mohammedhamzamoawad
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, 加州, 统计分析, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州地区不同街区的房价和其他相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以作为静态数据用于分析。
地理范围：数据覆盖加州各街区。
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、户数、收入中位数、房价中位数和离海距离等多个字段。
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、房地产市场分析和机器学习模型的构建。
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、房价影响因素分析等学术研究。
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，如房价预测、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程。
此数据集特别适合用于探索房价与不同特征之间的关系，构建预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户优化决策。
