加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-abeerelmorshedy
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, 地理信息, 经济指标, 线性回归, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含来自加州地区（California）的房价相关数据，记录了不同区域的房屋价格以及相关的地理位置和经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标示具体时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，具体位置通过经纬度信息表示。
数据维度：数据集包括多个关键特征，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）、临海区域（ocean_proximity）以及性别（gender）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing2.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场调查和统计数据，已进行初步整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索地理位置与房价之间的关系。
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，如探索不同地理位置、房屋特征与房价之间的关系。
行业应用：可以为房地产评估、市场调研、房屋销售预测等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商、投资机构进行项目选址、风险评估等决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于建立房价预测模型，探索不同因素对房价的影响，并进行市场趋势分析，帮助用户实现更精准的房地产投资决策和市场策略制定。
