加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-ashtonboffa
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 数据分析, 经济, 空间数据, 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。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为某个特定年份或短时间窗口内的快照。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括不同社区的房屋信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）、海洋邻近度（ocean_proximity）以及房屋价值是否高于中位数（above_median_house_value）。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型构建。
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、房价影响因素研究等学术研究，例如，探索不同地理位置和房屋属性对房价的影响。
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、市场趋势分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，例如，评估房地产项目的可行性、制定合理的房价策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，并分析不同地理位置的房价差异，从而优化决策和提升预测精度。
