加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-zalcode
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, 房价分析, 统计分析, 加州, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据，记录了加州不同地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州。
数据维度：数据集包括多个影响房价的因素，例如：MedInc（街区收入中位数）、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）和house_price（房价）。
数据格式：CSV格式，文件名为california_dataset.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型训练。
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。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资、城市规划等领域的决策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生理解房价影响因素和构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索加州不同地区房价的影响因素，帮助用户建立房价预测模型，优化房地产投资策略。
