加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-zimzhang
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房价分析, 经济, 统计分析, 数据挖掘, 地理位置
数据概述：
该数据集包含加州地区的房屋相关数据，记录了房屋的地理位置、房屋基本信息以及对应的房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为一个静态的房屋价格快照。
地理范围：数据覆盖加州地区。
数据维度：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）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）和房屋价值中位数（median_house_value）等多个字段。
数据格式：CSV格式，文件名为housecsv，方便数据分析和建模。
数据来源：该数据集可能来源于加州政府的公开数据或房地产市场调查报告，数据已进行初步处理和清洗。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和经济模型构建。
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、地理位置对房价的影响等学术研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构和投资公司提供数据支持，尤其在房价预测、风险评估、市场趋势分析等方面。
决策支持：支持政府部门制定房地产政策、评估城市发展规划，以及为购房者提供决策参考。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索房屋价格与地理位置、房屋特征以及社区经济状况之间的关系，帮助用户建立预测模型、优化投资策略。
