加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-heshamelhawash
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，加州，数据集，房地产，机器学习，经济学，数据分析，回归分析
数据概述： 该数据集包含加州房价数据，记录了加州各个地区的房价，人口，地理位置等信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间跨度为 1990 年。
地理范围：数据覆盖了加州各地区，包括城市，街区等不同层级。
数据维度：数据集包括房屋的平均收入，房屋年龄，平均房间数，平均卧室数，人口，家庭数量，纬度，经度，房价中位数等多个变量。
数据格式：数据提供为 CSV 格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于加州人口普查数据，并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，数据建模等领域的研究和应用，尤其在回归分析，机器学习模型训练等方面具有重要价值。
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：适用于房价预测，房地产市场研究，经济学分析等学术研究，如房价影响因素分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋定价，投资决策，市场风险评估等方面。
决策支持：支持房地产开发商，投资者和政府部门的决策制定，帮助优化投资策略，制定合理的房价政策。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，回归分析等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，帮助用户实现房价预测，市场分析等目标，为房地产行业提供数据支持，促进市场健康发展。
