加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-agneeswaran
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, 经济, 地理信息, 线性回归, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州普查数据的数据，记录了加州不同地区的房屋信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：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)、户数(households)、收入中位数(median_income)、临海区域(ocean_proximity)和房屋价值中位数(median_house_value)等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，数据已进行整理和清洗。
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、地理位置与房价关系研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析、房屋估值等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划和房地产政策制定，以及投资者的投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解数据分析方法和应用。
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，并分析不同区域的房价差异，从而优化决策和提高预测精度。
