加州房价预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-sunilsethi25
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, 地理位置, 经济指标, 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，可视为某一时间点的横截面数据。
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10个字段，如经度、纬度、房屋年龄中位数、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。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行初步的清洗和整理。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、地理位置与房价关系研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融行业提供数据支持，特别是在房价预测、风险评估等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和土地利用规划。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实训素材，帮助学生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，建立房价预测模型，帮助用户优化房地产投资决策。
