加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-xavierwp
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 统计分析, 地理位置, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房价相关数据，记录了该地区不同社区的房价及其影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为近几十年的静态数据，用于分析房价与各因素的关联性。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同区域，包括经纬度信息，便于进行地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如经度（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）和房屋价值中位数（median_house_value）。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和探索房价影响因素的研究。
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：适用于房地产经济学、城市规划、机器学习等领域的研究，如房价影响因素分析、房价预测模型构建、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、评估机构等提供数据支持，特别是在房价评估、市场分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定、城市规划和土地利用规划。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索加州房价的影响因素，构建房价预测模型，为房地产市场的分析和决策提供数据支持，并帮助用户实现对房价趋势的预测和分析。
