加州房屋价值预测数据集CaliforniaHousingValuePredictionDataset-amritraj1296
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 房价分析, 经济, 统计, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的房屋普查数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于分析和预测房屋价值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被认为是特定年份的静态数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区。
数据维度：包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、户数、收入中位数、房屋价值中位数以及海洋邻近度等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为california housing.csv，易于进行数据分析和模型构建。
数据来源于加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和构建回归模型。
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、以及地理空间数据分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析、以及投资决策方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、制定住房政策，以及评估房地产市场的健康状况。
教育和培训：作为机器学习、数据分析课程的教学案例，帮助学生理解回归分析、特征工程等概念。
此数据集特别适合用于探索房屋价值与各种因素之间的关系，并构建预测模型，从而优化决策和提升预测精度。
