加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-michaelgianfelice05
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 线性回归, 地理位置, 经济指标, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据，记录了加州各地区的房屋价格和其他相关经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为静态数据，代表特定时间点或短时间窗口内的房屋市场情况。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同地理区域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如经度（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）以及与海洋的距离（ocean_proximity）。
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，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和探索地理位置对房价的影响等研究。
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、房价影响因素研究等，例如，研究地理位置、房屋年龄、收入水平等因素对房价的影响。
行业应用：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、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门的决策制定，例如，辅助选址、评估投资回报、制定住房政策等。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，并进行模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索加州房屋市场的价格分布规律，以及建立预测模型，帮助用户优化投资决策、评估房地产价值。
