加州房屋价格预测数据集USTAICaliforniaHousePricePredictionDataset-sjatust8
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格，加州，房地产，机器学习，预测分析，数据集，经济学，数据挖掘
数据概述： 该数据集来自USTAI项目，包含加州地区的房屋价格相关数据，用于房屋价格预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为未知，但涵盖了加州房地产市场的历史信息。
地理范围：数据覆盖了加州各城市和地区的房屋信息。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如房屋面积，卧室数量，地理位置，建造年份，房屋价格等关键变量。
数据格式：数据提供为CSV格式，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于USTAI项目，已进行数据清洗和整理。
该数据集适合用于房地产研究，房屋价格预测，机器学习建模等领域的研究和应用。
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，如分析不同因素对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产经纪人，开发商等提供数据支持，特别是在房屋估价，市场分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策，风险评估和市场策略制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响加州房屋价格的因素，帮助用户实现准确的房价预测，支持房地产市场的分析和决策。
