加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-advaithchowdarapu
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 地理位置, 统计分析, 数据挖掘, 机器学习, 房价评估, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州的数据，记录了加州不同地区的房价相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州（California）的各个地理区域。
数据维度：数据集包含多个关键指标，包括经度（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）以及临海区域（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置对房价的影响研究。
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、地理信息系统（GIS）与房价关联性分析等学术研究。
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，尤其在房价预测、风险评估、房地产投资分析等方面。
决策支持：支持政府部门进行土地规划、住房政策制定，以及房地产开发商进行市场调研和项目评估。
教育和培训：作为统计学、机器学习、数据科学等相关课程的教学案例，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索地理位置、房屋特征与房价之间的关系，帮助用户构建房价预测模型，优化房地产投资决策。
