加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-honggquan
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 地理位置, 数据分析, 机器学习, 线性回归, 房价评估, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房屋相关数据，记录了房屋的地理位置、房屋属性以及价格信息，为房价预测模型提供了基础。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间点的房屋数据快照。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，方便进行地理位置分析。
数据维度：包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室数量（total_bedrooms）、人口数量（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）和房屋价值中位数（median_house_value）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包含多个CSV文件，如ex1csv、ex2csv、ex3csv等，方便数据导入和分析。数据已进行初步处理，可以直接用于建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，经过整理和清洗，适合用于数据分析和机器学习模型训练。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和数据可视化等领域。
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、地理位置对房价影响分析、以及房价预测模型的构建。例如，研究不同地理位置、房屋属性与房价之间的关系。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价评估、市场趋势分析、以及房地产投资决策支持。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、制定房地产政策，以及支持金融机构进行房地产贷款风险评估。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、以及房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员熟悉真实世界的数据，并进行模型构建和评估。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，构建房价预测模型，以及分析不同地理位置对房价的影响，从而帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
