加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePredictionDataset-fastbrick
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 线性回归, 数据分析, 加州, 房价, 空间数据
数据概述：
该数据集包含来自加州地区（California）的房屋价格相关数据，记录了房屋的地理位置、房屋属性以及对应的房价信息。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，可视为某一时间点的房屋市场快照。
地理范围：数据覆盖加州各区域，包括经纬度信息，便于进行空间分析。
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）、卧室数量（total_bedrooms）、人口数量（population）、住户数量（households）、收入中位数（median_income）、房价中位数（median_house_value）以及海洋邻近度（ocean_proximity）等关键特征。
数据格式：主要为CSV格式，文件名示例为housing.csv，方便数据分析与建模。此外，还包含其他数据文件，如Excel文件。
来源信息：数据集来源于公开渠道，已进行基本的清洗和整理。
该数据集适用于房价预测、房地产市场分析以及空间数据分析等领域。
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：适用于房地产市场研究、地理信息系统（GIS）分析、以及房价影响因素研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构提供数据支持，特别是在房价评估、风险管理、市场预测等方面。
决策支持：支持政府部门的城市规划、土地管理决策，以及房地产开发商的投资决策。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训素材，帮助学生理解数据建模在实际问题中的应用。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与房价之间的关系，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析。
