加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-guindo
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, 经济, 统计, 线性回归, 地理信息
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据的数据，记录了加州各地区的房屋相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为某个时间点的静态数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州各地区。
数据维度：数据集包括多个关键变量，如经度（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）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和海洋邻近度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为clf-houses.csv，方便数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索房屋价值与各种因素之间的关系。
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、房价影响因素研究等学术研究，如探索房屋价值与地理位置、房屋年龄、收入水平等因素的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析、风险评估等方面。
决策支持：支持政府部门的政策制定，如住房规划、土地管理等，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据处理、特征工程和模型构建技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索地理位置、房屋特征与房价之间的内在联系，以及进行房地产市场趋势分析，帮助用户实现精准的房价预测和市场洞察。
