加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-sakkujadav12
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价评估, 地理位置, 经济指标
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据的数据，记录了加州不同地区的房价相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某个时间切片的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括经纬度信息，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、邻近大海情况（ocean_proximity）和房价中位数（median_house_value）。
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：数据来源于公开的加州普查数据，已进行清洗和整理，可以直接用于分析。
该数据集适合用于房价预测、影响因素分析等相关领域，以及数据建模、机器学习等技术应用。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理位置对房价的影响研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房价评估、市场预测、风险管理方面。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、制定房地产政策，以及为个人购房决策提供参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的案例，帮助学生和研究人员理解和应用数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建房价预测模型，帮助用户优化投资决策，提升市场分析效率。
