加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-bhaweshsinha07
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, 经济指标, 地理位置, 线性回归, 房价评估
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、人口、房屋结构等相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度、邻近海洋情况等地理信息。
数据维度：数据集包含多个关键变量，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）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及邻近海洋情况（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索房价与各种因素之间的关系。
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、城市规划、机器学习等领域的研究，例如房价影响因素分析、空间数据分析、预测模型构建等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、评估机构提供数据支持，例如房价评估、市场趋势分析、风险管理等。
决策支持：支持政府部门、开发商等进行城市规划、土地利用、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熟悉数据分析流程、构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户更好地理解加州房地产市场。
