加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-duhaialshukaili
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, 线性回归, 房价评估, 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，记录了加州地区不同街区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，一般被视为某一特定时期的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各社区。
数据维度：包括MedInc（收入中位数）、HouseAge（房屋年龄）、AveRooms（平均房间数）、AveBedrms（平均卧室数）、Population（人口）、AveOccup（平均入住率）、Latitude（纬度）、Longitude（经度）和MedHouseVal（房屋价值中位数）等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和探索影响房价的因素。
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学术研究，例如探索收入、房屋特征与房价之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房价评估、市场预测方面。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商进行区域规划、投资决策和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生掌握数据分析技能，理解线性回归等模型。
此数据集特别适合用于探索房价与多种因素之间的关联，帮助用户建立预测模型，优化房地产投资策略。
