加州房价预测分析数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-georgelukaanya
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, 经济, 地理位置, 统计分析, 房价
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州不同地区的房屋信息，用于房价预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一特定时间点的加州房屋市场快照。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息，可用于地理空间分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如经度（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）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及房屋与海洋的邻近度（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.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，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理空间数据分析。
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，例如利用机器学习模型预测房价。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋属性之间的关系，帮助用户构建预测模型，优化投资决策，或进行市场趋势分析。
