加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-tanveerchawla
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, 统计分析, 地理位置, 经济指标, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州各地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某一时间点的静态数据。
地理范围：数据覆盖加州各地区，包括经纬度信息。
数据维度：数据集包括多个关键字段，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）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）以及临近海洋区域（ocean_proximity）。
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：数据来源于加州普查数据，已进行整合与预处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索影响房价的因素。
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领域，如探索收入、地理位置、房屋年龄等因素与房价的关系。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，如房价预测、房地产估值、投资决策等。
决策支持：支持政府部门制定房地产调控政策，以及房地产开发商进行项目选址和定价策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析不同因素对房价的影响，并为房地产市场提供数据支撑。
