加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-lightlightsuplight
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 统计分析, 经济指标, 地理位置, 数据建模, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据，记录了加州不同地区的房价信息，用于房价预测和房地产市场分析。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：数据覆盖加利福尼亚州，包含不同地理位置的房屋信息。
数据维度：数据集包括多个关键变量，如经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口、家庭数量、收入中位数、房价中位数以及房屋与海洋的邻近程度等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据可能来源于加州政府官方数据或相关公开的普查数据，已进行初步的清洗和整合。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等研究，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、经济学以及地理信息系统等领域的研究，如房价影响因素分析、区域房价差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其在房价评估、市场调研、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地管理和政策制定，以及金融机构进行房地产信贷风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学等课程的辅助材料，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加州不同地区房价的影响因素，构建房价预测模型，以及分析房价与地理位置、经济指标等因素之间的关系，从而优化决策和提升预测精度。
