加州房价预测数据集CaliforniaHousePricePredictionDataset-aadarshkumarshah
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，数据集，房地产，机器学习，回归分析，加州，经济学，数据分析
数据概述： 该数据集包含了加州房价的详细信息，用于房价预测和相关研究。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为20世纪90年代。
地理范围：数据覆盖加州各个街区。
数据维度：数据集包括房价，人口，收入，房屋年龄，经纬度，房屋总数，卧室总数等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于加州政府普查数据，已进行标准化和清洗。
该数据集适合用于房价预测，房地产市场分析，经济学研究和机器学习等领域的研究和应用。
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：适用于房价预测，房地产市场分析，经济学研究等学术研究，如房价影响因素分析，市场趋势预测等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值，市场分析和投资决策方面。
决策支持：支持房地产市场的决策制定和数据驱动的策略优化。
教育和培训：作为经济学，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和房地产市场分析。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策和市场分析。
