加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-kcanmersin
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 地理位置, 房价影响因素, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州1990年的人口普查数据，记录了加州各个街区的房价和其他相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间为1990年。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州。
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、户数、收入中位数、房屋价值中位数、以及海洋邻近度等关键指标。
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：数据来源于公开的人口普查数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房地产价格预测、数据可视化分析和机器学习模型训练。
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：适用于房价影响因素分析、房地产市场趋势研究等学术研究，如探索地理位置、房屋特征与房价之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房地产估值、市场分析和风险评估方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，例如确定投资策略、制定城市规划等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型的构建和应用。
此数据集特别适合用于探索加州房价的影响因素，建立房价预测模型，并评估不同因素对房价的影响程度，帮助用户优化决策。
