加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionAnalysis-abdullahabuslama
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, 房价评估, 经济指标, 地理位置, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查的数据，记录了该州不同地区的房价以及相关经济和地理信息，用于房价预测和分析研究。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，视作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的不同区域。
数据维度：包括经度、纬度、房屋年龄、总房间数、卧室总数、人口、家庭数量、收入中位数以及房屋价值中位数等关键字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing2.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗，确保数据质量。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及机器学习模型的训练。
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：适用于房地产经济学、城市规划和机器学习领域的学术研究，如房价影响因素分析、房价预测模型构建等。
行业应用：可以为房地产评估、房屋销售、贷款风险评估等行业提供数据支持。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策，帮助投资者进行投资决策。
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深入理解房价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、经济指标之间的关系，并构建预测模型，以优化决策和提高预测精度。
