加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-jasbhamra22
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, 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的数据，记录了加州不同地区的房价及相关经济和社会指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为某一时间切面的静态数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，提供了不同地理位置的房价信息。
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）和Target（房价中位数）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.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，经过整理和清洗，用于房价预测和相关分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索房价与各种影响因素之间的关系。
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、地理位置对房价的影响分析、以及经济指标与房价之间的关系研究。
行业应用：可以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、以及投资决策方面。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定、城市规划，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索不同因素对房价的影响，并为房地产市场分析提供数据支持，例如优化投资策略、进行市场调研等。
