加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-benderang
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 经济, 加州, 回归分析, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房屋价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以视为特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区。
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、房屋价值中位数等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing_test.csv，便于数据分析与建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、经济分析和机器学习建模。
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、以及地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析、风险评估等领域。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门的决策制定，例如确定投资策略、制定住房政策等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索加州地区房价的分布规律与影响因素，帮助用户实现房价预测模型的构建和优化。
