加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-suhasakkenapally
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 地理信息, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州的数据，记录了不同地区的房屋相关信息，包括地理位置、房屋特征以及价格等。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为特定时间点的房屋市场快照。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同区域。
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、家庭户数、收入中位数、房屋价值中位数和海洋邻近度等。
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：数据来源于公开的加州房屋普查或其他相关政府或研究机构的数据，已进行数据清洗和预处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和经济学研究。
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、地理位置对房价的影响分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和政府部门提供数据支持，例如房屋估值、风险评估和政策制定等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和区域发展策略的制定。
教育和培训：作为统计学、机器学习和数据分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与各种因素之间的关系，以及构建预测模型，以优化投资决策和提升预测精度。
