加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-syedmustafamahmood
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 统计分析, 数据分析, 线性回归, 房价, 加州
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相关信息，可用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，但可视为某一特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息。
数据维度：数据集包括“longitude”（经度）、“latitude”（纬度）、“housing_median_age”（房屋年龄中位数）、“total_rooms”（总房间数）、“total_bedrooms”（总卧室数）、“population”（人口数）、“households”（家庭数）、“median_income”（收入中位数）、“median_house_value”（房屋价值中位数）和“ocean_proximity”（靠海程度）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。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练与评估。
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、地理位置对房价的影响分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构、市场调研公司提供数据支持，尤其在房价预测、房地产投资分析、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产政策制定，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋特征、经济因素之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
