加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePrediction-ashishjagdishsharma
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 空间数据, 线性回归, 房价影响因素, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的住房普查数据，记录了加州不同地区的住房相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州（California）各地区。
数据维度：包括经度（longitude）、纬度（latitude）、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）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）、临海区域（ocean_proximity）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和建模。
数据来源：数据来源于加州普查数据。
该数据集适合用于房价预测、影响因素分析以及空间数据分析等研究。
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，以及空间统计分析等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门的城市规划、政策制定，以及房地产市场的监管。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、统计学等课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价的影响因素和预测方法。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋属性和居民收入之间的关系，帮助用户构建房价预测模型、优化投资策略。
