加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-sara22elgazwy
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 地理位置, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房屋价格相关数据，记录了不同区域的房屋特征与房价信息，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的加州房屋市场快照。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括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）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及海洋邻近度（ocean_proximity）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于公开的加州房价普查数据，已进行清洗和初步整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索房屋特征与房价之间的关系。
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、经济学、地理信息系统等领域的研究，如房价影响因素分析、区域房价差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构等提供数据支持，尤其是在房价预测、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、房地产政策制定，以及房地产开发商进行项目选址和定价策略制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的实训素材，帮助学生和研究人员掌握房价预测模型构建和数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索地理位置、房屋特征与房价之间的关联，帮助用户构建预测模型、优化投资策略，以及深入理解加州房地产市场的运行规律。
