加州房屋价格与人口统计分析数据集CaliforniaHousingPriceandDemographicsAnalysis-wessamwalid
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋价格, 人口统计, 地理位置, 房价预测, 数据分析, 机器学习, 房价影响因素, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州地区的房屋价格和人口统计信息，记录了加州不同地区的房屋相关属性以及人口统计特征。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州地区，包含经纬度信息，可用于地理空间分析。
数据维度：数据集包含多个关键变量，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）、家庭数量（households）、收入中位数（median_income）、房屋价值中位数（median_house_value）、海洋邻近度（ocean_proximity）以及性别（gender）。
数据格式：CSV格式，文件名为housing2.csv，方便数据导入和分析。数据中包含缺失值（NaN），需要进行预处理。
数据来源：数据来源于公开的房地产和人口普查数据，经过整合而成。数据已进行初步的清洗和处理，但仍需根据具体分析需求进行进一步处理。
该数据集适合用于探索房价影响因素、构建房价预测模型、进行地理空间分析以及人口统计学研究。
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、社会经济学研究以及地理信息系统（GIS）相关的学术研究，如房价影响因素分析、空间自相关性分析等。
行业应用：可为房地产开发商、金融机构、保险公司等提供数据支持，用于市场调研、风险评估、定价策略制定等。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、政策制定，以及评估不同政策对房价的影响。
教育和培训：作为数据分析、机器学习、房地产经济学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解房价的影响因素和分析方法。
此数据集特别适合用于分析加州地区房价与多种因素之间的关系，并用于构建预测模型，以支持决策制定和市场分析。
