加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-naeematblankenship

数据来源：互联网公开数据

标签：房价预测，房地产，加州，机器学习，回归分析，经济，地理位置，数据分析

数据概述：该数据集包含来自加州普查局的房地产数据，记录了加州各地区的房屋相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。地理范围：数据覆盖加州各地区，包括不同类型的社区。数据维度：数据集包括“housing_median_age”（房屋年龄中位数）、“total_rooms”（总房间数）、“total_bedrooms”（总卧室数）、“population”（人口数）、“households”（家庭数）、“median_income”（收入中位数）、“median_house_value”（房价中位数）、“ocean_proximity”（临海状况）和“above_median_house_value”（房价是否高于中位数）等字段。数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，便于数据分析和建模。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与评估。

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：为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、房屋估值、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：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生理解房价影响因素和构建预测模型。此数据集特别适合用于探索不同地理位置、房屋特征与房价之间的关系，帮助用户构建房价预测模型，辅助房地产市场的决策制定。