加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-kelseylanterman
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 房价影响因素, 经济, 数据分析, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的房价数据，记录了加州不同区域的房价及其相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖加州各社区。
数据维度：包括房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房价中位数（median_house_value）、距海洋距离（ocean_proximity）以及房价是否高于中位数（above_median_house_value）等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，便于数据分析和建模。
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，特别是在房价预测、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解房价预测的建模过程。
此数据集特别适合用于探索房价影响因素与房价之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化投资决策，以及深入理解加州房地产市场。
