加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-guangqili0413
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, 空间数据, 统计分析, 回归分析, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州不同区域的房价相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各个区域。
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、家庭数、收入中位数、房屋价值中位数以及海洋邻近度等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理空间数据分析。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，如房价预测模型构建、地理空间数据分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房地产估值、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、土地管理、以及相关政策的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素及建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，构建房价预测模型，并对加州房地产市场的特征进行深入分析。
