加州房屋地理位置与房价预测数据集CaliforniaHousingLocationandPricePredictionDataset-daquisu
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 地理位置, 房地产, 机器学习, 线性回归, 空间分析, 数据分析, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州地区房屋的地理位置信息和相关房价数据，旨在支持房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时期的静态数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，包括经纬度信息，便于进行空间分析。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如房屋ID（Id）、经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄中位数（median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数（households）以及收入中位数（median_income）。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据导入和分析。
来源信息：数据来源于公开的加州房价数据集，已进行清洗和预处理。
该数据集适合用于房价预测、地理位置分析和数据挖掘等相关领域。
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：适用于房地产市场分析、地理空间数据分析和机器学习模型的构建与评估。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，尤其是在房价预测、市场趋势分析和风险评估方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的教学案例，帮助学生理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，以及研究地理位置对房价的影响，帮助用户构建预测模型、优化投资策略。
