加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricesPredictionDataset-surinchoi
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房价影响因素, 线性回归, 房价, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州各个地区的房价及相关影响因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，通常被视为某一时期的静态数据。
地理范围：数据覆盖加州各个普查区域。
数据维度：包括经度(longitude)、纬度(latitude)、房屋年龄中位数(housing_median_age)、总房间数(total_rooms)、总卧室数(total_bedrooms)、人口(population)、家庭数(households)、收入中位数(median_income)、房屋价值中位数(median_house_value)、临海区域(ocean_proximity)等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等研究。
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：适用于房地产经济学、地理信息系统（GIS）和机器学习等领域的学术研究，如房价影响因素分析、房价预测模型构建等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和政府部门提供数据支持，特别是在房地产评估、市场趋势分析、政策制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和房地产市场风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训素材，帮助学生和研究人员熟悉数据处理、特征工程和模型构建流程。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋特征、社区环境等因素之间的关系，帮助用户构建和评估房价预测模型，优化房地产投资策略。
