加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-himanshikawade04
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, 经济, 统计, 地理位置, 线性回归
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查数据，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，可视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州各区域，包括经纬度信息。
数据维度：包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、户数、收入中位数、房价中位数、以及与海洋的邻近度等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行清洗和初步处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习建模。
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、地理信息系统（GIS）研究、以及经济学领域的学术研究，如房价影响因素分析、区域房价对比等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、以及政府部门提供数据支持，特别是在房价评估、市场趋势分析、以及政策制定等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、以及风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及统计学课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价影响因素和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房价与地理位置、房屋特征、以及收入水平之间的关系，帮助用户构建预测模型、优化投资策略。
