加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-esnorki2008
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, 空间数据, 经济指标, 地理位置, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州不同地区的房价信息，记录了房屋的基本属性、地理位置及相关经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为特定时期的静态数据快照。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括经纬度信息，可用于空间分析。
数据维度：数据集包括多个特征，如房屋年龄、总房间数、总卧室数、人口数、家庭数、收入中位数、房价中位数（仅在train.csv中）以及与海洋的邻近程度。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，分别用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行清洗和预处理。
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：适用于房地产市场分析、房价预测模型构建以及空间数据分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门制定相关决策，例如土地规划、项目可行性分析等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，并探索影响房价的关键因素，从而优化决策和提升预测精度。
