加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-mohamedyaman
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, 房价, 地理位置, 经济指标, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州各个地区的房屋价格信息，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，通常被视为静态数据集，代表某个时间切片。
地理范围：数据覆盖加州各个区域，包括经纬度信息，可以进行地理位置分析。
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、房屋价值中位数和离海距离等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，经过整理和清洗。
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的影响研究。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，特别是在房价预测、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产政策制定，以及金融机构的贷款风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，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房价的影响因素、建立预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户做出更明智的决策。
