加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-mustafatozlu
数据来源:互联网公开数据
标签:房价预测, 房地产, 经济, 机器学习, 数据分析, 地理位置, 收入水平, 城市规划
数据概述:
该数据集包含来自加利福尼亚州的数据,记录了该州不同地区的房价及相关经济和地理信息。主要特征如下:
时间跨度:数据未明确标注时间,可视为某个时间点的横截面数据。
地理范围:数据覆盖加利福尼亚州的不同区域。
数据维度:数据集包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口、户数、收入中位数、房屋价值中位数、以及海洋邻近度等关键指标。
数据格式:CSV格式,文件名为housing.csv,方便数据分析和处理。
来源信息:数据来源于公开的加州房价相关统计数据,已进行结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和城市规划等领域的研究。
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、房价影响因素研究、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用:可以为房地产行业、金融机构等提供数据支持,特别是在房价评估、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持:支持城市规划、土地管理和政策制定,例如优化住房供应、评估社会经济影响等。
教育和培训:作为数据科学、机器学习和经济学等课程的辅助材料,帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋特征、收入水平等因素之间的关系,帮助用户构建房价预测模型,优化房地产投资策略。