加州房屋价格预测数据集CaliforniaHousingPricePrediction-aadityagupta11
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, 经济, 城市, 统计
数据概述：
该数据集包含来自加利福尼亚州普查的数据，记录了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，通常被视为静态数据集。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州的不同区域。
数据维度：数据集包括经度、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，便于数据处理和分析。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和城市规划等领域的研究和应用。
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、地理位置对房价影响的研究等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构和城市规划部门提供数据支持，特别是在房价预测、风险评估和市场趋势分析方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划和政府政策制定。
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深入理解房价影响因素和预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的因素，构建房价预测模型，并进行市场趋势分析，从而帮助用户实现优化投资决策、提升预测精度等目标。
