加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysisDataset-patrakova
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 经济, 地理信息, 机器学习, 数据分析, 线性回归, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房地产数据，记录了加州各社区的房屋价格和其他相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为反映特定时间点或短时间内的房屋市场情况。
地理范围：数据覆盖加州各社区，包括经纬度信息，可以进行地理空间分析。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口（population）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、与海洋的距离（ocean_proximity）以及房屋价值中位数（median_house_value）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing_dataset.csv，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，经过整理和清洗，确保数据的质量和可用性。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等领域的数据建模和机器学习应用。
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、地理空间数据分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、投资公司等提供数据支持，用于房价预测、风险评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持政府部门、规划机构进行城市规划、土地利用分析和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的案例，帮助学生和研究人员理解房价预测和数据分析。
此数据集特别适合用于探索加州房价的影响因素，构建房价预测模型，帮助用户优化投资决策，提升市场分析的准确性。
