标题：洞察房价基于区域特征的房价数据分析集
数据内容：
该数据集包含了一系列与房价相关的区域特征数据，具体包括以下字段：
1. 平均区域收入（Avg. Area Income）：反映该区域居民的平均收入水平
2. 平均区域房屋年龄（Avg. Area House Age）：表示区域内房屋的平均房龄
3. 平均区域房间数量（Avg. Area Number of Rooms）：统计区域内房屋的平均房间数量
4. 平均区域卧室数量（Avg. Area Number of Bedrooms）：反映区域内房屋的平均卧室数量
5. 区域人口（Area Population）：记录该区域的总人口数量
6. 房价（Price）：表示房屋的销售价格
7. 地址（Address）：房屋所在的地理位置信息
数据来源：
互联网公开数据
数据用途：
该数据集可以用于以下行业的相关问题研究：
1. 房地产行业：房价预测、市场分析、投资决策
2. 金融行业：抵押贷款评估、信用风险分析、投资组合优化
3. 城市规划行业：区域发展评估、政策制定、资源分配
4. 数据分析行业：特征工程、回归分析、机器学习建模
5. 政府部门：公共政策评估、区域经济发展分析、住房政策制定
标签：房价分析, 房地产数据, 区域特征, 数据分析, 机器学习, 预测模型, 市场研究, 城市规划, 投资决策, 统计分析，
行业分类：
1. 房地产行业：用于房价预测和市场分析
2. 金融行业：用于投资决策和风险评估
3. 城市规划行业：用于区域发展研究和政策制定
4. 数据分析行业：用于特征工程和模型构建
5. 政府部门：用于公共政策评估和区域发展研究
统计信息分析：
1. "平均区域收入"字段有5000种不同的取值，表明该数据集涵盖了广泛的收入水平
2. "区域人口"字段也有5000种不同的取值，显示了该数据集在人口分布上的多样性
3. "平均区域卧室数量"字段仅有255种不同取值，提示在使用该字段时可能需要进行适当的分箱处理或类别分析
4. "房价"字段有5000种不同的取值，说明该数据集在价格分布上具有较好的代表性
5. "地址"字段同样有5000种不同的取值，表明数据集覆盖了多个地理位置
