加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-fareedmohamed
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, 地理位置, 经济指标, 统计分析, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州各个地区的房屋相关信息，用于房屋价格预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各个地区，包括经纬度信息。
数据维度：数据集包括经度、纬度、房屋使用年限中位数、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、以及房屋所处地理位置（如靠近海湾等）等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于导入和处理。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和探索地理位置与房价之间的关系。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、以及地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，特别是在房屋估价、风险评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握房价预测模型构建和分析技能。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与多种因素之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析和风险评估等目标。
