加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-moamenabdelghaffar
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, 经济, 地理位置, 数据分析, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，主要用于房价预测与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为一个静态的快照，代表数据收集时的房屋市场情况。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州各个地区，包括经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和海洋邻近度（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。数据已进行初步处理，可以直接用于建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和探索影响房价的因素。
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：适用于房地产经济学、城市规划、地理信息系统等领域的研究，如房价影响因素分析、区域房价差异研究等。
行业应用：为房地产行业、金融机构和城市规划部门提供数据支持，例如房价预测、房地产投资分析、城市规划决策等。
决策支持：支持政府部门、房地产开发商和投资者进行土地评估、项目可行性分析和投资决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和统计学课程的实践案例，帮助学生和研究人员掌握房价预测模型构建和数据分析技能。
此数据集特别适合用于建立房价预测模型，探索房屋特征与价格之间的关系，以及分析地理位置对房价的影响，从而帮助用户优化投资决策、制定合理的房地产策略。
