加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysisDataset-chenywen
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 地理, 机器学习, 数据分析, 加州, 房价
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及其相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可以作为静态数据集使用，反映了加州房价的横截面特征。
地理范围：数据覆盖加州各社区。
数据维度：包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、户数、收入中位数、房价中位数、以及海洋邻近度等关键指标。
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：数据来源于公开的加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等领域。
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：适用于房地产经济学、城市规划、以及地理信息系统等领域的学术研究，如房价影响因素分析、空间自相关性研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房价评估、风险管理、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地管理、以及制定相关政策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的案例，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建房价预测模型，以及进行区域房价的对比分析，从而帮助用户优化投资决策、提升预测精度等。
