加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-ferasaljoulani
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 地理位置, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 房价影响因素, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州地区不同街区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为静态横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各个街区。
数据维度：包括经度（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）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房价中位数（median_house_value）和临海区域（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置与房价关系的探索。
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、地理信息系统（GIS）与房价关联性研究等。
行业应用：为房地产评估、市场调研、投资决策提供数据支持，尤其在房价预测、市场趋势分析方面具有实用价值。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，辅助城市规划和社区发展。
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，帮助学生理解数据分析流程，掌握建模技能。
此数据集特别适合用于探索房价与各种因素之间的关系，以及构建房价预测模型，帮助用户实现对房地产市场的深入理解和精准预测。
