加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-mikkelnei
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，房地产，加州，地理位置，统计分析，机器学习，数据建模，经济指标
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州各地区的房价及相关经济和地理信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被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：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、家庭户数、收入中位数和房价中位数等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing_train.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于加州政府相关部门的公开数据，经过整理和清洗。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建和机器学习等领域的研究。
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、房价影响因素研究等学术研究，如房价与地理位置、经济指标的关系研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估、市场预测和投资决策方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及房地产开发商进行项目规划和风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和数据分析方法。
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，并进行市场趋势分析，帮助用户实现更精准的房地产决策。
