加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-balewgizeadane
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 空间数据, 统计分析, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的加州房屋市场快照。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，提供了不同地区的房屋信息。
数据维度：数据集包括多个关键属性，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室数（total_bedrooms）、人口（population）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及海洋邻近度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行标准化处理，方便进行统计分析和模型构建。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建和探索不同因素对房价的影响。
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、经济学分析、空间数据分析等领域，如研究影响房价的关键因素，分析不同区域的房价差异等。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，尤其是在房价预测、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，为城市规划提供数据支持。
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，帮助学生理解数据分析流程，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋属性、周边环境等因素之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化投资决策。
