加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-mahmoudmagdyelnahal

数据来源：互联网公开数据

标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 空间数据, 统计分析, 加州

数据概述：该数据集包含来自加州官方的房地产相关数据，记录了加州各地区的房价及相关影响因素。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间跨度，一般被视为某个特定时间点或短时间内的快照数据。地理范围：数据覆盖加州各个区域，包括经纬度信息，可以进行空间数据分析。数据维度：数据集包括“longitude”（经度）、“latitude”（纬度）、“housing_median_age”（房屋年龄中位数）、“total_rooms”（总房间数）、“total_bedrooms”（总卧室数）、“population”（人口）、“households”（家庭数量）、“median_income”（收入中位数）、“median_house_value”（房价中位数）等多个字段。数据格式：CSV格式，文件名为housing2.csv，方便数据分析和建模。来源信息：数据来源于加州政府或其他公开渠道，已进行初步的标准化处理。该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和经济学研究。

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、空间数据分析等学术研究。行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，例如房价预测、风险评估、市场趋势分析等。决策支持：支持政府部门制定房地产政策、规划城市发展，以及为投资者提供决策参考。教育和培训：作为数据分析、机器学习、经济学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素和建模方法。此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋属性、经济指标之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。