加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-aliwahba
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 空间数据, 经济指标, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据，记录了不同区域的房屋相关信息，用于房价预测研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州不同区域。
数据维度：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、临海区域以及性别等字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing2.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的普查数据，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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、空间统计分析等学术研究，如探索房价与地理位置、房屋特征之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估、市场预测、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策、规划城市发展，以及金融机构进行风险评估。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、统计学等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模技术。
此数据集特别适合用于探索影响加州房价的因素，构建房价预测模型，提升预测精度，支持房地产行业的决策制定。
