加州房价预测数据集CaliforniaHousingDataset-cassidybrophy
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测，加州，房地产，数据集，机器学习，回归分析，经济学，地理信息
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房价数据，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围为20世纪70年代。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州各地区，包括城市，社区等。
数据维度：数据集包括房屋的各项属性，如房屋年龄，房间数量，卧室数量，人口密度，收入水平，经纬度坐标，房价等。
数据格式：数据提供CSV格式，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于加州大学欧文分校（UCI）的机器学习库，经过预处理和清洗。
该数据集适合用于房价预测，房地产市场分析，经济学研究和机器学习模型训练等领域。
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：适用于房价影响因素分析，房地产市场趋势研究等，如房价与地理位置，房屋属性，经济指标之间的关系研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价，市场分析和投资决策方面。
决策支持：支持政府和相关机构进行城市规划，土地管理和政策制定。
教育和培训：作为机器学习，数据分析和经济学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解回归分析，房价预测等技术。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，帮助用户实现房价预测，市场分析等目标，为房地产行业和相关研究提供数据支持。
