加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-hassanfiguigui
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 经济, 统计, 地理位置, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据，记录了加州不同地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为静态数据集，代表特定时间点或短时间内的房价情况。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州各个区域，包括经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包括多项关键指标，如经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、户数、收入中位数、房价中位数以及房屋所处海洋邻近程度。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，经过清洗和整理，适合用于多种数据分析和建模任务。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理位置对房价的影响研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，如地理位置对房价的影响、房屋特征与价格的关系等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定、城市规划以及土地利用规划。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训材料，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，从而辅助决策制定。
