加州房地产市场房价分析数据集CaliforniaRealEstateMarketHousingPriceAnalysis-manojtripathi
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房价分析, 经济, 地理, 数据建模, 机器学习, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州房地产市场的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于房价分析和预测。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作静态数据集使用，反映特定时间点上的房地产市场状况。
地理范围：数据覆盖加州各地区，通过经纬度信息进行定位。
数据维度：包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋使用年限（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、离海滩的距离（ocean_proximity）和房屋价值中位数（median_house_value）等指标。
数据格式：CSV格式，文件名为Real Estate.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场研究、房价预测和相关经济学分析。
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、经济学、地理学等领域的学术研究，例如房价影响因素分析、空间数据分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构等提供数据支持，特别是在房地产估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门、房地产开发商等进行城市规划、土地利用、政策制定等决策。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建房价预测模型，以及分析不同区域的房地产市场特征，帮助用户实现市场调研、风险评估等目标。
