加州房价地理信息分析数据集CaliforniaHousingDataGeographicInformationAnalysisDataset-ndssingh
数据来源：互联网公开数据
标签：房价, 地理信息, 房地产, 经济分析, 统计分析, 数据挖掘, 机器学习, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价数据，记录了不同区域的房屋价格信息，并结合了地理位置、房屋属性和经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖了加州各区域，包括经纬度信息，可用于地理空间分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，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）、人口数量（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、房价中位数（median_house_value）和临海区域（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据集来源于公开的加州房价数据，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、地理空间数据分析和经济学研究。
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、城市规划、经济学等领域的研究，如房价影响因素分析、区域房价对比、地理空间分析等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房价评估、风险管理、市场预测等方面。
决策支持：支持政府部门、房地产开发商进行城市规划、土地利用、投资决策等。
教育和培训：作为统计学、数据分析、机器学习等课程的教学案例，帮助学生理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋特征、经济指标之间的关系，帮助用户进行房价预测、市场趋势分析，以及制定相应的投资策略。
