加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-tennispro1213
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, 线性回归, 房价评估, 加州, 结构化数据
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相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为某个特定时间点或短时间内的房屋数据快照。
地理范围：数据覆盖加州各个地区。
数据维度：数据集包括经度（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）、户数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）、离海滩距离（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等相关领域，也可应用于数据建模和机器学习。
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、地理学等领域的学术研究，如房价影响因素分析、区域房价差异研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，尤其是在房价评估、市场预测、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、土地管理等决策，以及房地产开发商的投资策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素、构建预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋价值与地理位置、房屋属性、社区特征之间的关系，帮助用户实现房价预测、市场分析等目标。
