加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-tamernada
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 地理位置, 统计分析, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价相关数据，记录了不同区域的房屋特征与房价信息，用于房价预测和相关分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的静态数据快照。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可用于地理空间分析。
数据维度：数据集包括多个关键变量，如经度、纬度、房屋年龄、总房间数、总卧室数、人口数、家庭数量、收入中位数和房价中位数。
数据格式：CSV格式，文件名为housing2csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州房价普查数据，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练与评估。
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，以及地理空间数据分析。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房价评估、市场预测、风险管理等方面。
决策支持：支持政府部门的住房政策制定，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房价与房屋特征、地理位置之间的关系，帮助用户建立房价预测模型并进行市场分析。
