加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-bleedingrock
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, 统计分析, 经济指标
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州不同地区的房屋价格及相关经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为静态数据集，用于分析特定时期的房屋市场情况。
地理范围：数据覆盖加州不同区域，包括经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包括“longitude”（经度），“latitude”（纬度），“housing_median_age”（房屋年龄中位数），“total_rooms”（总房间数），“total_bedrooms”（总卧室数），“population”（人口），“households”（家庭户数），“median_income”（收入中位数），“median_house_value”（房屋价值中位数），“ocean_proximity”（ близость к океану）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行清洗和预处理，确保数据质量。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索房屋价格与各种因素之间的关系。
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、地理统计学等领域的研究，如房价影响因素分析、区域房价差异研究等。
行业应用：为房地产行业、金融机构提供数据支持，如房价预测模型构建、房地产投资风险评估等。
决策支持：支持政府部门的城市规划、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材料，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋特征、经济指标之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化决策、提升预测精度。
