加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-rdecay
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, 统计分析, 线性回归, 地理位置, 经济指标
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的住房数据，记录了加州不同地区的房价相关信息，可用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为某个特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各个区域，包括经纬度信息，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括经度（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）、房屋价值中位数（median_house_value）和临近海洋的区域（ocean_proximity）等多个关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据读取和分析。
数据来源：数据来源于加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理位置相关性研究。
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、城市规划、机器学习等领域的学术研究，例如房价影响因素分析、空间数据分析等。
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，特别是在房地产估值、市场趋势分析、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和购房者进行决策，优化投资策略和购房选择。
教育和培训：作为数据分析、机器学习和统计学课程的教学案例，帮助学生理解数据分析方法和实践应用。
此数据集特别适合用于探索房价与各种因素之间的关系，构建房价预测模型，优化房地产投资决策，并深入了解加州房地产市场的特点。
