加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-saidevansh
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, 地理位置, 统计分析, 线性回归
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价及相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖加州不同区域。
数据维度：包括经度（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）、临海区域（ocean_proximity）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。
来源信息：数据来源于公开的加州房价普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练与评估。
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、地理信息系统（GIS）等领域的学术研究，如房价影响因素分析、区域房价差异研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场调研、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、政策制定，辅助房地产开发商进行投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解回归分析、数据可视化等技术。
此数据集特别适合用于探索房价与各种因素之间的关系，并构建预测模型，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
