加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricingData-karthikponna963
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，数据集，机器学习，经济学，统计分析，加州，房价
数据概述：
该数据集包含了加州地区的房价数据，旨在用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为1990年。
地理范围：数据覆盖了加州各个街区，提供了详细的地理位置信息。
数据维度：数据集包括街区的人口，收入，房屋年龄，房屋价值等多个维度的数据。具体变量包括房屋年龄，总房间数，总卧室数，街区人口，家庭收入，房屋价值中位数等。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于加州1990年人口普查数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房价预测，房地产市场分析，经济学研究和机器学习等领域。
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，经济学模型构建等学术研究，如探讨房屋价格与人口，收入等因素的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价，市场趋势分析，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，城市规划和土地管理等决策。
教育和培训：作为经济学，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和相关分析方法。
此数据集特别适合用于探索加州地区房价的影响因素和市场规律，帮助用户实现房价预测，房地产投资分析等目标，为房地产市场研究和决策提供数据支持。
