加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-mohammedbahgat
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 数据分析, 机器学习, 房价评估, 线性回归, 统计分析, 地理信息
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的房价相关数据，记录了加州各地区的房屋价格及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为某一特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可用于空间分析。
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）、房屋价值中位数（median_house_value）和距大海距离（ocean_proximity）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查局，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和空间数据分析。
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、地理空间数据分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构提供数据支持，用于房价评估、风险管理、市场预测等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地管理和政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训材料，帮助学生掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房价与多种因素之间的关系，以及构建预测模型，从而优化房地产投资决策和城市规划。
