加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-ravivarmat
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, 统计分析, 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，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区。
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、房屋价值中位数、以及房屋所处地理位置（如海洋附近）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，可以直接用于分析。
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的构建。
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：适用于房地产市场研究、经济学分析等学术研究，如房价影响因素分析、区域房价差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估、市场趋势分析、房地产投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的住房政策制定，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、经济学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
