加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-shrutikubade
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, 线性回归, 地理位置, 房价影响因素, 经济指标
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房价数据，记录了不同街区的房价和相关的经济、地理、房屋特征等信息，用于房价预测和影响因素分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为特定时点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，可以进行更细致的地理分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，包括：
MedInc：街区居民的收入中位数；
HouseAge：房屋年龄；
AveRooms：平均房间数；
AveBedrms：平均卧室数；
Population：街区人口；
AveOccup：平均入住率；
Latitude：纬度；
Longitude：经度；
Price：房屋价格（目标变量）。
数据格式：CSV格式，文件名为Day3_House_Price_data (1).csv，方便数据读取与分析。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行预处理，可以直接用于建模分析。
该数据集适合用于房价预测、影响因素分析、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：适用于房地产市场研究、经济学分析，以及地理信息系统（GIS）与房价关系的交叉研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，可用于房价预测、市场分析、风险评估等。
决策支持：支持政府部门的城市规划、房地产政策制定，以及金融机构的抵押贷款风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的实训素材，帮助学生理解数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，构建房价预测模型，并分析地理位置对房价的影响，从而帮助用户优化决策、提升预测精度。
