加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-prodanilvi
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, 空间数据, 房屋评估, 加州
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：数据未明确标明时间，但可推测为某个特定年份的加州房屋普查数据。
地理范围：数据覆盖加州各社区，包括经纬度信息。
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、家庭数、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维度。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和空间数据分析。
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、机器学习和空间数据分析等领域的研究，如房价影响因素分析、区域房价预测建模等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其在房屋估值、市场分析、投资决策等方面。
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策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响加州房屋价格的因素，并构建预测模型，从而实现对房价的有效预估和分析。
