加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-abdelhadymohammed
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, 地理位置, 经济指标, 数据清洗
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州各地区的房屋相关信息，包括地理位置、房屋特征和房价等。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。
地理范围：数据覆盖加州各地区。
数据维度：数据集包括经度(longitude)、纬度(latitude)、房屋年龄中位数(housing_median_age)、总房间数(total_rooms)、总卧室数(total_bedrooms)、人口数(population)、家庭数(households)、收入中位数(median_income)、房屋价值中位数(median_house_value)、临近海洋状况(ocean_proximity)和性别(gender)等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing2.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行清洗和预处理。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析和投资决策方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产政策制定和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，帮助用户优化房地产投资策略和提升预测精度。
