加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-chenyujiao
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, 房价评估, 地理信息, 经济指标, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的住房普查数据，记录了加州不同地区的房价及相关社会经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常用于静态分析或模型训练。
地理范围：数据覆盖加州各社区，通过经纬度进行定位。
数据维度：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）以及邻近海洋区域（ocean_proximity）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行初步整理，可直接用于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理信息系统（GIS）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：适用于房地产经济学、统计学、机器学习等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房价预测模型构建等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房屋估值、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地利用管理、住房政策制定等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋特征、社会经济因素之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
