加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-ruturajrajendra
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济分析, 机器学习, 数据分析, 房价评估, 地理信息, 统计建模
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：数据未明确标注具体时间，但可推测为历史数据，用于静态分析。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可用于地理位置分析。
数据维度：数据集包括多个关键属性，如经度、纬度、房屋年龄、总房间数、卧室数、人口、家庭数量、收入中位数、房价中位数以及海洋邻近度等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开渠道，已进行清洗和整理，可以直接用于分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理信息系统应用。
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、经济学分析和机器学习模型的构建与评估，例如房价预测模型、影响因素分析等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房屋估价、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策、规划城市发展和评估区域经济状况。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解房价影响因素和构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房价与各种因素之间的关系，并构建预测模型以提升预测准确性。
