加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-abrahamanderson
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, 统计建模, 地理位置, 经济指标, 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，记录了不同地区的房屋相关信息，用于房价预测分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间范围，通常被视为静态数据集，反映了特定时间点的房屋信息。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州不同区域，包括经纬度信息，方便进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、家庭数、收入中位数、房屋价值中位数以及与海洋的邻近程度等多个变量。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据导入、处理和分析。
来源信息：数据集来源于加州普查数据，经过整理和预处理，适合用于数据分析和建模。
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：适用于房地产市场研究、房价影响因素分析、地理位置对房价的影响研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，例如房价预测、风险评估、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，支持企业进行市场策略规划。
教育和培训：作为数据分析、机器学习课程的实训材料，帮助学生和研究人员掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索房屋价值的影响因素，构建房价预测模型，以及分析不同地理位置的房价差异。
