加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-marwanmohammedsayed
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, 数据集, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据的数据，记录了加州不同地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映了特定时间点加州各地区的房价水平。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，以普查区为单位进行统计。
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、房屋价值中位数以及与海洋的距离等多个指标。
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，已进行整合和标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型构建。
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、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构等提供数据支持，例如房价预测、风险评估、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、政策制定，以及房地产市场监管。
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深入理解房价影响因素，以及构建预测模型。
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，并进行不同区域的房价对比分析。
