加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-afifaf20
数据来源：互联网公开数据
标签：房价, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 统计, 地理位置, 预测
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据的数据，记录了加州各地区的房价及相关经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态的横截面数据集。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，提供了不同区域的房价和人口统计信息。
数据维度：数据集包括经度、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、房价中位数和离海距离等多个变量。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和经济学研究。
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、经济学建模等学术研究，例如探索地理位置对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和城市规划部门提供数据支持，如房价预测、风险评估和市场趋势分析。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商的决策制定，以及房地产投资策略的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和经济学课程的教学案例，帮助学生理解数据分析方法和应用。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，构建预测模型，以及分析不同区域的房地产市场特征，从而优化决策和提升预测精度。
