加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-thawatchai2018
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 数据分析, 房价, 统计分析, 线性回归, 数据挖掘
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州（California）的房屋相关数据，记录了不同区域的房屋价格及其相关特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某个时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州不同区域。
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)、房屋价值中位数(median_house_value)以及临海区域(ocean_proximity)等多个维度。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的统计数据，已进行清洗和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等研究。
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、房价影响因素研究等学术研究，如房价预测模型构建、地理位置对房价的影响分析等。
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、市场趋势分析、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的房地产政策制定和城市规划，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和统计学课程的辅助材料，帮助学生和研究人员理解数据分析在房地产领域的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋价格的影响因素，构建房价预测模型，以及分析不同区域的房地产市场特征。
