加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-marcotmuoz
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 地理位置, 机器学习, 数据分析, 线性回归, 房价评估
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州的房屋相关数据，记录了房屋的地理位置、房屋特征及相关经济指标，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，可视为特定时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括不同地理位置的房屋信息。
数据维度：包括房屋的各项属性，如经度、纬度、房屋年龄、房间总数、卧室总数、人口、家庭数量、收入中位数以及与海洋的邻近程度等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的加州房屋普查或相关统计数据，经过处理后提供，方便用户进行分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理位置对房价的影响研究等。
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、地理信息系统（GIS）与房价关联性研究、机器学习模型的训练与评估等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，包括房价预测、房屋估值、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定，为相关决策提供数据依据。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产经济学等课程的实践案例，帮助学生理解数据分析在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，并分析不同地理位置对房价的影响，从而优化房地产相关的决策和策略。
