加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-bipulnath98
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, 地理位置, 统计分析, 房价评估
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价相关信息。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，用于分析加州房价的横截面特征。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同区域，包括经纬度信息，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括多个关键变量，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）以及房屋与海洋的邻近程度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的普查数据，经过整理和清洗，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理空间数据分析。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理空间数据分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，如房价评估、市场趋势分析、房地产投资决策等。
决策支持：支持政府部门的住房政策制定、城市规划以及房地产市场的监管。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析方法和模型构建。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋属性之间的关系，帮助用户构建房价预测模型、进行市场分析和制定相应的策略。
