加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-kallolnath1
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, 数据分析, 经济, 地理位置, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于房价预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州各县市。
数据维度：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、房屋价值中位数以及离大海的距离等关键指标。
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，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等领域。
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、金融机构提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估方面。
决策支持：支持政府部门的住房政策制定、房地产市场监管。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握房价预测模型的构建。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，构建预测模型，实现对房价的准确预测。
