加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-janagamamanojkumar
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, 地理信息, 线性回归, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的房屋普查数据，记录了加州不同区域的房屋相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集，反映特定时间点加州的房屋市场状况。
地理范围：数据覆盖加州范围内的各个地区。
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、家庭数、收入中位数、房屋价值中位数以及临近海洋区域等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和发布，适合用于数据分析和机器学习建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测以及探索房屋与周边环境的关系。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析等学术研究，如房屋价格与地理位置、房屋年龄、收入水平等因素的关系分析。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构等提供数据支持，特别是在房价预测、风险评估、市场分析等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者等进行投资决策和风险管理，辅助政府制定房地产相关政策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训案例，帮助学生和研究人员掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索影响房价的关键因素，并进行区域房价的对比分析，帮助用户提升对房地产市场的理解和预测能力。
