加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-jayanthvaddi
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, 房价评估, 地理位置, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查的数据，记录了加州不同地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为一个静态数据集。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，以普查区块为单位。
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、房屋价值中位数和临近海洋区域等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过了标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等领域，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其在房价评估、市场预测和投资决策方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定、城市规划和土地利用规划。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，并进行不同区域的房价对比分析，以优化投资决策、提升预测精度。
