加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-firmanhasibuan1
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, 房价影响因素, 经济指标, 数据分析, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价相关数据，用于预测加州的房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为反映特定时期加州房价的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可用于分析房价的空间分布特征。
数据维度：数据集包括多个影响房价的因素，如MedInc（房屋收入中位数）、HouseAge（房屋年龄）、AveRooms（平均房间数）、AveBedrms（平均卧室数）、Population（人口）、AveOccup（平均入住率）、Latitude（纬度）和Longitude（经度），以及目标变量MedHouseVal（房屋价值中位数）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例文件），便于数据处理和模型构建。数据已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和相关研究。
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、空间数据分析等领域的学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构、评估机构等提供数据支持，用于房价预测、风险评估、市场分析等。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商进行决策，例如制定住房政策、进行房地产投资决策等。
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掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索影响房价的关键因素，以及分析房价的空间分布规律，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
