加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-param302
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, 经济学, 统计分析, 房价评估
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查区的人口普查数据，记录了不同区域的房价和相关社会经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确具体时间，通常被视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，以普查区为单位进行统计。
数据维度：包括以下关键指标：MedInc（收入中位数）、HouseAge（房屋年龄）、AveRooms（平均房间数）、AveBedrms（平均卧室数）、Population（人口数）、AveOccup（平均入住率）、Latitude（纬度）、Longitude（经度）和MedHouseVal（房屋价值中位数）。
数据格式：CSV格式，文件名为california_housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的普查数据，已进行预处理，以便用于建模分析。该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等研究。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等学术研究，如探索房价与收入、房屋特征、地理位置等因素的关系。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，尤其是在房价评估、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场调控、城市规划和公共资源分配。
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实践数据分析和预测模型。
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，帮助用户进行房地产市场分析和决策。
