加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-rizwanrizwannazir
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, 房价评估, 地理位置, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房价相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某一时间点的数据快照。
地理范围：数据覆盖加州各地区。
数据维度：包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和临近海洋区域（ocean_proximity）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析与建模处理。
来源信息：该数据集常用于机器学习入门和数据科学教学，数据来源可能为公开的政府统计数据或相关研究报告。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理信息系统（GIS）应用。
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，例如探讨地理位置、房屋年龄、收入水平等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估、市场趋势分析和投资决策方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产政策制定，以及金融机构的风险评估和贷款决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、模型构建和评估技能。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，建立预测模型，并对加州房地产市场进行深入分析，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
