加州房价地理信息分析数据集CaliforniaHousingGeographicInformationAnalysis-honggquan
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 地理信息, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房价评估, 空间统计, 数据可视化
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价地理信息数据，记录了房屋的地理位置、基本属性以及市场价值。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间切片的房价快照。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可用于空间分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室数量（total_bedrooms）、人口数量（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）以及房价中位数（median_house_value）。
数据格式：CSV格式，包含三个文件，分别为ex1csv、ex2csv和ex3csv，便于数据处理和分析。其中ex2csv包含结构化房价数据，其他CSV文件数据结构未知。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息和地理信息系统数据。该数据集适合用于房价预测、地理空间分析和房地产市场研究。
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、地理空间数据分析和房价预测等学术研究，如房价与地理位置的关系、不同区域房价差异分析等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，如房价评估、市场趋势分析、房地产投资决策等。
决策支持：支持政府部门的城市规划、土地管理，以及房地产市场的监管和调控。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和地理信息系统课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和空间数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索加州地区房价的空间分布规律、影响房价的关键因素以及构建房价预测模型，帮助用户实现房地产市场分析、投资决策优化等目标。
