加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-meghanad369
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, 统计, 房价, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房价相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据快照。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：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）、households（家庭数量）、median_income（收入中位数）、median_house_value（房价中位数）、ocean_proximity（临海距离）和above_median_house_value（房价是否高于中位数，0或1）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW_Team3.csv，便于数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练。
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。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房价预测、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门、房地产开发商等进行决策制定和策略优化。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，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房价与各种因素之间的关系，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，以帮助用户优化决策。
