加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-ramadan16006
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价, 经济, 统计
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，旨在用于房价预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为某一时间点的静态数据。
地理范围：数据覆盖加州各区域。
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、临海区域、性别等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行初步处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型构建。
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，例如探索地理位置、房屋特征与房价之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、住房政策制定和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等相关课程的实训材料，帮助学生理解数据分析流程，掌握预测模型构建技能。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，构建预测模型，并进行市场分析，以优化决策。
