加州房地产价格预测数据集CaliforniaRealEstatePricePrediction-phongnguyen1
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 地理位置, 经济指标, 空间数据, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房地产相关数据，记录了房屋的各项属性以及对应的房价信息，旨在用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某个时间点的静态数据快照。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括多个城市、社区和邮政编码区域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋的平均收入（MedInc）、房屋年龄（HouseAge）、平均房间数（AveRooms）、平均卧室数（AveBedrms）、人口（Population）、平均入住率（AveOccup）、纬度（Latitude）、经度（Longitude）、房屋价值中位数（MedHouseVal）以及房屋所处道路、社区、城镇、县、城市、州区、邮政编码等地理位置信息。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测建模、地理位置对房价影响研究等。
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：适用于房地产经济学、城市规划、空间统计学等领域的研究，如房价影响因素分析、基于地理位置的房价预测模型构建、不同社区房价差异比较等。
行业应用：可以为房地产开发商、房屋中介、金融机构提供数据支持，特别是在房地产市场评估、投资决策、风险管理等方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、房地产政策制定，以及居民住房选择。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、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地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响加州地区房价的关键因素，构建预测模型，以及分析不同地理位置对房价的影响，从而帮助用户做出更明智的决策。
