加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-hajer8
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 地理位置, 经济指标, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州不同地区的房价相关信息，可用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖加州各个地区。
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）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和距大海距离（ocean_proximity）等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
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对房价的影响。
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、房价影响因素分析等领域的学术研究，例如地理位置对房价的影响分析、不同区域房价差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房价评估、市场预测、房地产投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、制定房地产政策，以及为金融机构提供风险评估依据。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员实践数据分析、预测模型构建等技能。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，以及分析不同地理位置房价的差异，从而为用户提供决策支持和市场洞察。
