加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-sara22elgazwy
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, 线性回归, 地理位置, 统计分析, 房价影响因素
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和其他相关经济指标。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被视为一个静态的、历史性的数据集。
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变量，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）、家庭户数（households）、收入中位数（median_income）、房价中位数（median_house_value）以及临近海洋的区域（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：数据来源于加州普查数据，已进行预处理，可以直接用于分析。
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各种因素。
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、地理位置对房价的影响研究，以及探索不同经济指标与房价之间的关系。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房价预测、市场趋势分析和投资决策方面。
决策支持：支持政府部门在制定房地产政策、规划城市发展等方面的决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价预测模型和数据分析方法。
此数据集特别适合用于探索房价的影响因素，构建房价预测模型，并评估不同地区房地产市场的价值。
