加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-luthien5921
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 房价分析, 地理位置, 数据挖掘, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的住房普查数据，记录了加州地区房屋的各项属性及房价信息，用于房价预测、房地产市场分析等研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖加州各区域，包括经纬度信息，便于地理位置分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）和临海区域（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据导入与分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行清洗和预处理，可以直接用于建模分析。
该数据集适合用于房价预测模型构建、影响房价因素分析、以及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：适用于房地产市场分析、房价预测模型构建、以及地理位置对房价影响的学术研究。
行业应用：可为房地产行业、金融机构等提供数据支持，用于市场调研、风险评估、投资决策等。
决策支持：支持房地产行业决策者进行市场分析、定价策略制定，以及投资回报预测。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训材料，帮助学生理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，帮助用户提升决策效率和预测精度。
