加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-raziyeataseven
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, 房价, 经济, 统计分析, 加州
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，记录了加州各地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为静态数据集，反映了某一时间点或短时间内的房屋市场状况。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，提供了该州不同地区的房价信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如经度、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海洋邻近度等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing (1).csv，方便数据导入和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据或其他公开渠道，已进行初步整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理空间数据分析等领域。
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：适用于房地产经济学、地理信息系统（GIS）与机器学习交叉领域的学术研究，如房价影响因素分析、空间自相关性分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和政府部门提供数据支持，尤其是在房价评估、市场趋势分析、房地产投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，如制定合理的房价政策、优化投资策略等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素及其相互关系，构建房价预测模型，帮助用户优化决策、提升预测精度。
