加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-leoshijl
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, 地理信息, 数据分析, 经济, 统计
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据，记录了加州不同地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州不同区域。
数据维度：包括房屋价值、地理位置（经纬度）、房屋年龄、房间数量、卧室数量、人口数量、收入中位数、与海洋的距离等多个关键变量。
数据格式：CSV格式，文件名为california housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理位置与房价关系研究等。
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、地理空间数据分析等领域的学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、政府部门提供数据支持，尤其在房价预测、房地产投资分析、城市规划等方面有实际应用价值。
决策支持：支持房地产开发商、投资者、政府机构进行决策，例如评估投资回报、制定土地规划政策等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、经济学等相关课程的案例，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，建立预测模型，以及分析不同地理位置的房价差异，帮助用户实现精准预测和科学决策。
