加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-tandavala

数据来源：互联网公开数据

标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 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普查的数据，记录了加州各地区的房价及相关社会经济指标。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为静态数据集，反映特定时间点或短时间内的房价情况。地理范围：数据覆盖加州各个区域，包括经纬度信息，可以进行空间分析。数据维度：数据集包含多个关键字段，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）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和临近海洋的区域（ocean_proximity）。数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析与处理。来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗，适合用于房价预测和数据分析。该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建和空间数据分析。

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、经济学研究，以及探索房价与各种因素之间的关系。例如，可以研究收入水平、房屋年龄、地理位置等因素对房价的影响。行业应用：可以为房地产行业、金融机构等提供数据支持，用于房价预测、风险评估和市场分析。决策支持：支持政府部门、开发商等进行城市规划、土地利用和房地产政策制定。教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析方法和建模技巧。此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析不同地理位置和特征对房价的影响，并评估各种因素对房地产市场的影响。