加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-bhatnagardaksh
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, 数据分析, 地理信息, 经济指标, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州地区（California）的房屋销售数据，用于房价预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可用于地理位置分析。
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）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）和房价中位数（median_house_value）等关键指标。
数据格式：CSV格式，包含训练集(california_housing_train.csv)和测试集(california_housing_test.csv)两个文件，方便进行模型训练和评估。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行预处理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练与评估。
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、地理位置对房价的影响分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生理解房价预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与各种因素之间的关系，构建房价预测模型，并进行模型评估。
