加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysisDataset-nancymeyer
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，加州，房地产，经济，机器学习，数据分析，回归分析，地理位置
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价相关数据，记录了不同社区的房屋特征和房价信息，用于分析和预测加州房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为一个静态的房价快照。
地理范围：数据覆盖加州各个社区，包含房屋的各项特征。
数据维度：包括房屋年龄、总房间数、卧室总数、人口数、家庭数、收入中位数、房价中位数、邻近大海的距离以及房价是否高于中位数等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场调查，已进行初步的数据整理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和经济学研究。
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领域的学术研究。
行业应用：可以为房地产开发商、投资机构、金融机构等提供数据支持，用于市场分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，以及评估不同社区的经济发展状况。
教育和培训：作为数据分析、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响加州房价的关键因素，构建房价预测模型，帮助用户优化投资决策。
