加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-arielbar
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济分析, 机器学习, 地理信息, 数据分析, 统计建模, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房价相关数据，记录了不同地区的房屋属性和房价信息，旨在用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间切片的静态数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同区域。
数据维度：数据集包含多个关键字段，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）、人口数（population）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房价中位数（median_house_value）以及海洋邻近度（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据读取和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练和评估。
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、经济学研究以及地理信息系统相关的学术研究，如房价影响因素分析、区域房价差异研究等。
行业应用：为房地产行业、金融机构以及相关决策部门提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持城市规划、房地产开发等领域的决策制定，帮助优化资源配置和制定合理的政策。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的教学案例，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房屋属性与房价之间的关系，构建预测模型，并分析不同地理位置的房价差异，从而为用户提供有价值的决策支持。
