加州房价分析数据集CaliforniaHousingPrices-moaazosman
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济分析, 地理信息, 数据挖掘, 机器学习, 房价评估, 房屋租赁
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相关信息，可用于房价分析与预测。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，代表特定时间点的房价信息。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度坐标，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括房屋的经度、纬度、房屋年龄、总房间数、卧室数量、人口数、家庭数量、收入中位数、房屋价值中位数以及房屋与海洋的邻近程度。
数据格式：CSV格式，文件名为California Housing Prices.csv，方便数据处理与分析。
来源信息：数据来源于公开数据集，已进行结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建以及探索地理位置与房价之间的关系。
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、经济学、地理信息系统等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房价空间分布研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其在房屋估价、市场分析、投资决策等方面具有实用价值。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及房地产企业进行市场策略优化。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，建立房价预测模型，以及进行区域房价对比分析，帮助用户实现更精准的房地产市场分析和决策。
