加州房价预测数据集USTAICaliforniaHousePriceDataset-sjatust8
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，数据科学
数据概述： 该数据集包含加州地区的房价数据，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据记录的时间范围未明确，但通常涵盖了近年来的加州房价数据。
地理范围：数据覆盖了加州各城市和地区。
数据维度：数据集包括房屋的地理位置（经纬度），房屋年龄，卧室数量，浴室数量，房屋面积，房屋价格等关键特征。
数据格式：数据通常以CSV格式提供，方便进行分析和处理。
来源信息：数据来源于加州政府公开的房地产数据，并已进行数据清洗和处理。
该数据集适合用于房价预测，房地产市场分析，机器学习建模等领域。
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：适用于房价预测，房地产市场趋势分析，影响房价因素研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估值，市场预测和投资决策方面。
决策支持：支持房地产投资决策，城市规划和房地产政策制定。
教育和培训：作为数据科学，机器学习及房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测和市场分析方法。
此数据集特别适合用于探索加州房价的影响因素和预测模型，帮助用户实现准确的房价预测，优化投资决策，并深入理解房地产市场动态。
