加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-alyhassanshehata
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 房地产, 房价预测, 机器学习, 房价分析, 地理位置, 收入水平, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州的数据，记录了该州不同区域的房屋相关信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间点的加州房屋市场快照。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州不同区域，提供了经纬度信息，便于进行地理位置分析。
数据维度：包括经度、纬度、房屋年龄中位数、总房间数、总卧室数、人口数、家庭户数、收入中位数、房屋价值中位数、以及海洋邻近度等关键指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据处理和分析。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析，以及地理位置对房价的影响研究。
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、以及地理信息系统（GIS）结合房价分析的学术研究。
行业应用：可以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、以及投资决策方面。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及评估不同区域的房屋价值。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关课程的实训素材，帮助学生掌握数据分析技能。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析。
