加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-chinoysen
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, 地理位置, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的关于加州房屋的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，主要用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的静态数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，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10个主要字段，包括房屋的经度、纬度、房屋使用年限、总房间数、卧室总数、人口数、家庭数、收入中位数、房屋价值中位数以及房屋所处地理位置。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据集来源于加州普查局，已进行整理和结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置分析等研究。
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、经济学和机器学习领域的学术研究，如房价影响因素分析、房价预测模型构建等。
行业应用：为房地产行业、金融机构和政府部门提供数据支持，尤其在房地产评估、市场分析和政策制定方面。
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：作为数据分析、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建房价预测模型，以及进行区域房价差异分析，帮助用户实现精准预测和决策。
