加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-zakeerahmedshaik
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 地理信息, 机器学习, 数据分析, 经济, 城市规划, 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信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态数据集，反映特定时期的房价情况。
地理范围：数据覆盖加州各社区。
数据维度：包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、房价中位数（median_house_value）以及与海洋的距离（ocean_proximity）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据可能来源于加州政府或相关机构的公开数据，已进行初步的整理。
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）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：适用于房地产市场分析、城市规划、经济学等领域的研究，例如房价影响因素分析、区域房价差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，用于房价评估、风险管理、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地利用规划和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的案例，帮助学生和研究人员理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，建立房价预测模型，优化房地产投资策略。
