加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-dngminhquang
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，加州，房地产，机器学习，回归分析，数据集，经济学，数据分析
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房价数据，记录了加州各个地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为20世纪70年代。
地理范围：数据覆盖了加利福尼亚州的所有普查区。
数据维度：数据集包括房屋的各种属性，如房屋年龄，房间数量，人口密度，收入水平，地理位置等，以及对应的房价中位数。
数据格式：数据提供为CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于1990年美国人口普查，并已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产研究，房价预测和机器学习建模等领域。
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：适用于房价影响因素分析，房地产市场研究等，如研究不同因素对房价的影响程度。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价评估，市场分析和风险控制方面。
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，机器学习和经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解回归分析和房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，帮助用户实现房价预测和市场趋势分析，从而优化投资决策。
