加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-abdallahgomaa
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 统计分析, 机器学习, 数据挖掘, 经济指标, 地理位置, 数据集
数据概述：
该数据集包含来自加州普查局的关于加州房屋的统计数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，通常被认为是某个特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各个地区，包括经纬度信息，可以进行地域性分析。
数据维度：包括房屋的中位数年龄、总房间数、总卧室数、人口数、户数、收入中位数、房屋价值中位数以及海洋邻近度等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为housing (1).csv，方便进行数据分析和处理。
来源信息：数据来源于加州普查数据，经过整理和清洗，适合用于统计建模和机器学习。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和地理空间数据分析。
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、地理空间数据分析等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，为城市规划提供数据参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习课程的实训素材，帮助学生理解回归分析、数据可视化等概念。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，以及进行不同地区房价的对比分析，帮助用户实现房价预测、市场趋势分析等目标。
