加州房屋房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-zuhaib
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, 经济, 地理位置, 回归分析, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州的数据，记录了加州不同地区的房屋房价及相关属性。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视作某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包含了不同地区的房屋信息。
数据维度：数据集包括经度、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、以及与海洋的邻近程度等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和处理。
来源信息： 数据来源于公开的加州房价统计数据，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及地理位置对房价影响的研究。
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、以及地理信息系统等领域的研究，例如房屋价格影响因素分析、区域房价差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、以及政府部门提供数据支持，特别是在房价评估、市场预测、以及政策制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、风险评估、以及城市规划等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素，构建预测模型，帮助用户实现对房价的精准预测和市场分析。
