加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-saraferguswps
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, 经济, 地理位置, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同区域的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可以视为某一时间节点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖了加州各个地理区域。
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、收入中位数和房价中位数等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing_test.csv，易于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于加州政府相关部门或公开的房地产统计报告，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据建模等研究。
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，如探索地理位置与房价的关系、建立房价预测模型等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，尤其在房地产评估、投资决策、风险管理等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、房地产政策制定，以及为购房者提供参考。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，掌握数据建模技能。
此数据集特别适合用于探索加州房价的影响因素和预测房价，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
