加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-alokevil
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, 经济, 统计, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可以推断为特定年份的加州房屋普查数据。
地理范围：数据覆盖加州各社区，包括经纬度信息，方便进行地理位置分析。
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）以及离海滩的距离（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型训练。
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、空间数据分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、政策制定，以及房地产开发商进行项目评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训数据，帮助学生和研究人员掌握数据处理和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋价值与地理位置、房屋属性及居民收入之间的关系，帮助用户构建房价预测模型、优化房地产投资策略。
