居民生活与住房成本分析数据集ResidentialLife-HousingCostAnalysis-cvhsliu
数据来源：互联网公开数据
标签：住房成本, 居民生活, 经济分析, 房地产, 收入水平, 社区调查, 数据统计, 机器学习
数据概述：
该数据集包含来自社区调查和公开数据，记录了居民的生活状况、住房成本以及相关经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某一时间段的横截面数据或静态数据。
地理范围：数据来源地未明确，但包含了加利福尼亚州（CA）的数据，推测可能覆盖美国部分地区。
数据维度：数据集包括多个关键变量，如居民年龄、通勤时间、车内乘员数量、每周工作时长、总收入、水费、房屋保险费、租金、卧室数量、家庭人数、房屋价值、财产税等。
数据格式：数据集提供多种 CSV 格式的文件，包括 ceres.csv, Background.csv 和 CA_Combined.csv，方便数据分析和处理。数据已进行初步整理，但可能仍需进一步清洗和标准化。
该数据集适合用于社会经济学研究、住房市场分析、生活成本评估等领域。
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：适用于社会经济学、城市规划、房地产研究等领域的学术研究，例如分析住房负担能力、生活成本与收入的关系、不同社区的住房差异等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、政府部门提供数据支持，例如用于评估房地产市场风险、制定住房政策、进行居民生活状况调查等。
决策支持：支持政府部门和相关机构进行政策制定和决策，如制定住房补贴政策、改善社区基础设施等。
教育和培训：作为社会学、经济学、统计学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解社会经济现象。
此数据集特别适合用于探索住房成本、收入水平、生活质量之间的关系，帮助用户进行数据驱动的决策，优化资源配置，提升居民生活福祉。
