加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-sinarah
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 经济, 地理位置, 数据分析, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，可视为某个时间点的房屋价格快照。
地理范围：数据覆盖加州的不同地理区域。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如房屋使用年限（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数量（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）、房屋所处地理位置（ocean_proximity）以及房屋价值是否高于中位数（above_median_house_value）。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，便于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据挖掘等领域。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究，如探索房价与地理位置、房屋特征之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定和城市规划，以及金融机构的风险评估和信贷决策。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析、数据可视化和模型评估等概念。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析不同因素对房价的影响，并为决策提供数据支持。
