加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-enzobustos
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，加州，房地产，地理位置，人口统计，机器学习，回归分析，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自加州政府及相关机构的公开数据，记录了加州各地区的房价及相关经济、社会指标。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：数据覆盖加州各地区。
数据维度：包括地理位置信息（经纬度）、人口统计数据（总房间数、卧室数、人口数、家庭数、房屋年龄）、经济指标（收入中位数）以及房价信息（未在示例中直接给出，但通常作为预测目标）。
数据格式：CSV格式，包含多个文件，其中test.csv和train.csv包含结构化数据，用于模型训练和测试。
来源信息：数据来源于加州政府公开数据或其他相关机构，已进行结构化处理，方便数据分析。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索地理位置与房价关系的建模研究。
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、房价预测、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地管理、以及制定相关政策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析、以及房地产相关课程的实训数据集。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户优化投资决策，提升预测精度。
