加州房价地理位置分析数据集CaliforniaHousingPriceGeographicLocationAnalysis-sandychen996
数据来源：互联网公开数据
标签：房价, 地理位置, 房地产, 数据分析, 机器学习, 房价预测, 经纬度, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州地区房屋的房价数据，记录了房屋的基本信息及其对应的房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州地区，包含经纬度信息，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）以及房屋价值中位数（median_house_value）等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为house.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、地理位置与房价关系研究以及房地产市场分析。
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：适用于房地产市场分析、地理位置对房价影响的研究，以及机器学习模型在房价预测中的应用。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，特别是在房屋估值、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划以及风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋属性之间的关系，从而帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
