加州房地产市场房价预测数据集CaliforniaRealEstateMarketHousingPricePrediction-gliese581
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 地理位置, 经济指标, 数据分析, 房价评估, 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，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某一特定时期的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州不同区域，包括经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）和房屋价值中位数（median_house_value）。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据可能来源于加州政府公开数据或其他房地产市场信息平台，具体来源未明确标注。已进行初步的结构化整理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测建模和地理位置对房价的影响研究。
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、金融机构和相关咨询公司提供数据支持，用于房价预测、风险评估、投资分析等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、制定相关政策，以及为购房者提供参考信息。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的教学案例，帮助学生理解房地产市场规律和建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，以及评估不同地区房地产市场的价值。
