加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-zahraahmadzadeh
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 回归分析, 经济指标, 地理位置, 数据分析, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的房屋普查数据，记录了加州不同地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，一般被视为某一特定时间点的静态数据。
地理范围：数据覆盖加州各县，通过经纬度进行定位。
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)以及房屋所处地理位置(ocean_proximity)等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和模型构建。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行初步整理和标准化。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究等，可以用于探索不同因素对房价的影响，如地理位置、房屋年龄、收入水平等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构等提供数据支持，例如房价预测、风险评估、投资决策等。
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决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生理解回归分析、特征工程等概念。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析影响房价的关键因素，从而优化决策，提升预测精度。
