加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-bojikun47
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 加州, 经济, 机器学习, 数据分析, 地理信息, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房屋销售相关数据，记录了不同地区的房屋及周边环境信息，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间切片的静态数据集。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括经纬度信息，便于进行地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括房屋的经度、纬度、房屋年龄、总房间数、卧室数、人口、家庭数量、收入中位数、房屋价值中位数以及海洋邻近度（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据导入、处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行初步的清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、地理位置对房价的影响研究等。
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、经济学研究，以及地理信息系统（GIS）与房价关联性分析等。
行业应用：为房地产行业、金融机构、评估机构等提供数据支持，用于房价预测、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定、城市规划，以及土地价值评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的案例，帮助学生理解数据分析流程和应用。
此数据集特别适合用于探索不同因素对房价的影响，构建房价预测模型，以及进行市场细分和趋势分析，帮助用户更好地理解加州房地产市场，并做出数据驱动的决策。
