加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-phenomsg
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济指标, 地理位置, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 数据集
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屋相关信息，用于房价预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为静态数据集，反映某个时间点或短时间内的房屋市场情况。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州各个普查区，提供了细粒度的地理位置信息。
数据维度：数据集包含多个关键特征，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）以及靠近海洋程度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗，确保了数据的可用性。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理位置对房价的影响研究等。
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、地理信息系统（GIS）与房价关联性研究等。
行业应用：为房地产开发商、评估机构、金融机构等提供数据支持，用于房价预测、风险评估、市场分析等。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定，以及个人购房、投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产经济学等课程的实训材料，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋价值的影响因素，构建房价预测模型，并分析不同地理区域的房价差异，从而优化投资决策和提升预测精度。
