加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-sunyataq
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, 地理位置, 房价影响因素, 统计分析
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价及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为一个静态的、反映特定时期房价情况的数据集。
地理范围：数据覆盖加州各个普查区。
数据维度：数据集包括多个关键指标，如MedInc（收入中位数）、HouseAge（房屋年龄）、AveRooms（平均房间数）、AveBedrms（平均卧室数）、Population（人口）、AveOccup（平均入住率）、Latitude（纬度）、Longitude（经度），以及MedHouseVal（房屋价值中位数）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于进行数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗，方便用于分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理空间数据分析。
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、地理空间统计分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，例如房价预测、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地管理，以及制定相关政策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解房价预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索房价与收入、房屋特征、地理位置之间的关系，帮助用户建立预测模型，优化投资策略，或进行市场趋势分析。
