加州房价分析数据集CaliforniaHousingPrices-piyushlimkar
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 地理数据, 房地产, 经济分析, 数据可视化, 机器学习, 房价影响因素, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为静态数据集，反映了特定时期加州的房价分布。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可以用于地理空间分析。
数据维度：数据集包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、户数、收入中位数、房屋价值中位数以及邻近海洋区域等关键特征。
数据格式：CSV格式，文件名为California Housing Prices.csv，易于进行数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州政府或相关研究机构的公开数据，并已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、经济学研究和机器学习建模。
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：适用于房地产市场研究、经济学分析、地理信息系统（GIS）研究，以及探索房价与各种因素之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门和房地产开发商进行城市规划、政策制定和项目评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、经济学和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，构建房价预测模型，以及进行区域房价差异分析，帮助用户优化决策、提升预测精度。
