加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-pseudoprogrammer
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, 地理位置, 数据集, 建模
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州不同地区的房价和相关经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时间点的加州房价和相关指标的快照。
地理范围：数据覆盖加州不同地理区域，包括经纬度坐标和“ocean_proximity”等地理位置信息。
数据维度：数据集包括多个关键变量，如经度（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）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及海洋邻近度（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和经济学研究。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如利用机器学习模型预测房价、分析不同地理位置对房价的影响等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、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、房地产政策制定等决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、经济学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索加州房价的影响因素，建立预测模型，并分析不同地理位置和经济指标对房价的影响，从而实现房价预测、市场趋势分析等目标。
