加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysisDataset-dngminhquang
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 地理位置, 经济指标, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 房价评估
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房屋价格相关数据，记录了不同地区的房屋及其周边环境的多种属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间截面的静态数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括经纬度信息，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括多个关键变量，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）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及海洋邻近度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理。
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以及机器学习模型的训练和评估。
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、地理信息系统（GIS）分析，以及探索影响房价的各种因素，如地理位置、房屋年龄、收入水平等。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、市场趋势分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及房地产开发商进行投资决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的教学案例，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构建房价预测模型，评估不同因素对房价的影响，并进行市场趋势分析，从而帮助用户优化决策、提升预测精度。
