加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-elarchiabdelilah
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, 房价评估, 线性回归, 统计分析, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的关于加州房屋的详细信息，记录了加州各地区的房屋相关属性以及房价数据。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，但可推断为某一特定年份的加州房屋普查数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个维度，包括房屋的经纬度、房屋年龄、房间总数、卧室总数、人口数量、家庭数量、收入中位数、房屋价值中位数以及房屋与海洋的距离等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已经过清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置与房价关系的探索。
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、房价影响因素研究以及地理位置对房价的影响等方面的学术研究。
行业应用：为房地产评估、房地产投资、市场分析等行业提供数据支持，尤其在房价预测、市场趋势分析等方面具有实用价值。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定、城市规划以及房地产市场监管。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户实现优化决策、提升预测精度等目标。
