加州房屋价值预测数据集CaliforniaHousingValuePredictionDataset-huynhphuochai
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价, 经济, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州各个地区的房屋相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：数据集包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和离海距离（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州官方统计数据或相关公开数据，已经过标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练与评估。
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，如房屋价值影响因素分析、空间统计分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，尤其是在房价预测、风险评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持政府部门、金融机构等进行房地产市场监管、投资决策和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的案例，帮助学生和研究人员理解房价预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索房屋价值的影响因素，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户优化投资决策、提升预测精度。
