加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-sahajaappani
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, 加州, 经济, 房屋价值, 统计分析
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，可以视为某个时间点的加州房屋市场快照。
地理范围：数据覆盖加州各地区。
数据维度：数据集包含多个关键变量，包括房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室数量（total_bedrooms）、人口数量（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）、海洋邻近度（ocean_proximity）以及房屋价值是否高于中位数（above_median_house_value）。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于公开的加州房地产市场信息，数据已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练和评估。
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、经济学研究以及机器学习算法的研究，例如房价预测模型的构建和优化。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如辅助房地产评估、市场趋势分析和投资决策。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，以及金融机构进行风险评估和信贷决策。
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理解数据分析方法和房地产市场动态。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，构建预测模型，并分析不同区域的房价差异，从而帮助用户进行更准确的决策。
