加州房价预测回归分析数据集CaliforniaHousingPriceRegressionAnalysisDataset-vitorhdpmr
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 回归分析, 机器学习, 经济学, 地理信息系统, 数据建模, 预测分析
数据概述：
该数据集包含加州地区的房价相关数据，用于构建房价预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：包括房屋的各项属性以及地理位置信息，具体字段包括：Id, 经度（longitude）, 纬度（latitude）, 房屋年龄中位数（median_age）, 总房间数（total_rooms）, 总卧室数（total_bedrooms）, 人口数（population）, 家庭数量（households）, 收入中位数（median_income）。
数据格式：CSV格式，包含train (1)csv和test (1)csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、回归分析和地理位置对房价影响的研究。
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、城市规划、经济学等领域的研究，如分析地理位置对房价的影响、预测房价走势等。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，特别是在房价评估、投资决策、风险控制等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产政策制定以及金融机构的信贷决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建预测模型，并评估模型的性能。
