加州房价预测数据集CaliforniaHousePricesDataset-devanik
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，加州，房地产，数据集，机器学习，回归分析，数据分析，经济
数据概述： 该数据集包含来自加利福尼亚州的房价数据，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录时间不明确，但通常涵盖近几年的房价数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同地区，包括城市，郊区和乡村。
数据维度：数据集包括房屋的基本信息，如房屋的地理位置（经纬度），房屋年龄，房间数量，卧室数量，人口密度，收入水平，以及房屋的最终售价等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于加利福尼亚州政府的公开数据或相关房地产市场数据，并已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产研究，房价预测和机器学习等领域的研究和应用，特别是在房价评估，市场分析等技术任务中具有重要价值。
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，房价影响因素研究等学术研究，如房价与地理位置，房屋特征，收入水平之间的关系研究。
行业应用：可以为房地产经纪人，评估师，开发商等提供数据支持，特别是在房屋估价，市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索加州房价的影响因素和预测模型，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策，提升市场分析能力。
