加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-njwdhan
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房价预测, 地理位置, 房地产, 机器学习, 数据分析, 线性回归, 房价评估
数据概述：
该数据集包含来自加州地区房屋的统计数据，记录了房屋的地理位置信息及其相关属性，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：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、房屋价值中位数等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的加州房屋普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练和评估。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，例如探索房价与地理位置、房屋属性之间的关系。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估价、市场分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策和市场策略制定，帮助优化房地产项目的选址和定价策略。
教育和培训：作为数据科学和机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员学习数据处理、特征工程和模型构建。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素，构建房价预测模型，帮助用户进行房地产投资决策和市场分析。
