加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-fareedmohamed
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 地理位置, 机器学习, 数据分析, 房价评估, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各区域，包括经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和海洋邻近度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，易于进行数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的政府或研究机构，已进行初步的整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置对房价影响的研究。
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：适用于房地产经济学、地理信息系统（GIS）与机器学习交叉领域的学术研究，例如房价影响因素分析、空间统计分析等。
行业应用：为房地产行业、金融机构和政府部门提供数据支持，尤其在房价评估、市场趋势分析、风险管理等方面具有实用价值。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，例如选址、投资回报评估等。
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模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与房价之间的关系，构建预测模型，并分析不同地理位置对房价的影响。
