加州房屋价格地理信息数据集CaliforniaHousingPriceGeographicInformationDataset-hjpub2013
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 地理信息, 房价预测, 房地产, 空间分析, 机器学习, 房价影响因素, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房屋价格相关数据，记录了房屋的地理位置信息及其对应的房屋价值，以及其他影响房价的因素。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某个时间点的房屋价格快照。
地理范围：数据覆盖加州地区，包含了不同地理位置的房屋信息。
数据维度：数据集包括经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、卧室总数（total_bedrooms）、人口数（population）、家庭数（households）、收入中位数（median_income）和房屋价值中位数（median_house_value）等多个维度。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，经过了初步的结构化处理。
该数据集适合用于房价预测、地理空间分析和房地产市场研究。
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、地理信息系统（GIS）应用、房价影响因素研究等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、市场趋势分析、选址决策等。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策、进行城市规划，以及为投资者提供决策依据。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解房价影响因素，进行建模分析。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋特征之间的关系，帮助用户构建房价预测模型、进行空间数据分析，以及优化房地产投资策略。
