加州房屋价格数据集CaliforniaHousesPriceDataset-mohammedhamzamoawad
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，机器学习，数据分析，时间序列，地理信息，经济学
数据概述： 该数据集包含来自美国加州的房屋价格数据，记录了加州不同地区的房屋销售信息和相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围从1990年到1995年。
地理范围：数据覆盖了加州的多个地区，包括城市和乡村。
数据维度：数据集包括房屋的价格，地理位置，房屋面积，卧室数量，浴室数量，房屋年龄，附近学校质量，犯罪率等变量。
数据格式：数据提供CSV格式，便于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州公开的房地产交易记录，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测，机器学习模型训练，时间序列分析等领域的应用，尤其在房价预测，区域经济分析等方面具有广泛的应用价值。
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，区域经济发展，房地产市场趋势分析等研究，如房价影响因素分析，区域经济增长预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测，市场趋势分析，投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商，投资者和政府制定科学的房价预测和市场策略优化。
教育和培训：作为经济学，数据科学及机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测，区域经济分析等方法。
此数据集特别适合用于探索加州房价的规律与趋势，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资和开发决策，提高市场预测的准确性和盈利能力。
