加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-theintegratedguy
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 地理位置, 经济, 数据分析, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于房价预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各社区，包括经纬度信息，便于进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及海洋邻近度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于数据处理和分析。
来源信息：该数据集来源于公开的加州住房普查数据，经过整理和预处理，适合进行机器学习建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置对房价影响的研究。
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影响的学术研究。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售预测、以及房地产投资决策提供数据支持。
决策支持：支持房地产开发商、政府部门进行城市规划和政策制定，优化资源配置。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的实践案例，帮助学生理解回归分析和模型构建。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋特征之间的关系，从而建立预测模型，提升预测精度，优化投资决策。
