加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-jecsanches
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, 统计分析, 线性回归, 房价评估, 地理信息
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的房价数据，记录了加州不同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，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州各普查区，提供了不同地理位置的房屋信息。
数据维度：包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室数量（total_bedrooms）、人口（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和离海滩距离（ocean_proximity）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据处理和分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理信息系统应用。
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、空间统计分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价评估、市场趋势预测、投资决策等。
决策支持：支持政府部门的城市规划、住房政策制定以及房地产市场的监管。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用相关技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，建立预测模型，并对加州房地产市场的动态进行深入分析，帮助用户实现精准的市场预测和投资决策。
