加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-yusufsaputra
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 房价评估, 地理位置, 统计分析
数据概述：
该数据集包含来自加州的数据，记录了加州不同地区的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可以视为静态快照数据。
地理范围：数据覆盖加州各区域，包括经纬度信息，可以进行地理位置分析。
数据维度：数据集包括多项关于房屋和社区的指标，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）和邻近海洋的距离（ocean_proximity）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练。
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、房价影响因素分析等学术研究，如地理位置对房价的影响分析。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，尤其在房价评估、风险管理和投资决策方面。
决策支持：支持房地产开发商、政府部门进行城市规划和政策制定，优化资源配置。
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探索房价与房屋特征、地理位置之间的关系，从而构建预测模型，优化房地产投资策略。
