加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysisDataset-nargisahmedorthi
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，加州，房地产，经济，机器学习，数据分析，回归分析，地理位置
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查的数据，记录了加州不同地区的房价及相关经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，一般可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州各地区。
数据维度：数据集包括多个关键字段，如：房屋年龄中位数（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），房价中位数（median_house_value），海洋邻近度（ocean_proximity）以及房价是否高于中位数（above_median_house_value）。
数据格式：CSV格式，文件名为DATA610_Project_Fall2024_U1WW.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗，适用于多种数据分析和建模任务。
该数据集适合用于房价预测、经济分析、地理位置对房价的影响等研究。
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、经济学研究，例如研究收入水平、地理位置等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、市场分析等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、制定房地产政策，以及为投资者提供决策参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解和应用回归分析、数据可视化等技术。
此数据集特别适合用于探索不同地区房价的影响因素，建立房价预测模型，优化房地产投资策略。
