加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-abaliumut
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 统计分析, 地理位置, 数据挖掘, 房价影响因素, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州各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，通常被视为静态横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括10个关键字段，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）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和邻近大海的距离（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据导入和分析。
来源信息：数据集源于加州普查数据，已进行标准化处理。
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构建。
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、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：为房地产评估、市场调研、投资分析等行业提供数据支持。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、住房政策制定，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析流程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，帮助用户进行房价预测和市场趋势分析。
