加州房屋价值预测数据集CaliforniaHousingValuePrediction-mdaiyub
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 房屋价值, 机器学习, 数据分析, 经济, 统计, 空间数据
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，记录了房屋的地理位置、房屋特征以及房价信息，用于房价预测和分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，通常被视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加利福尼亚州，包括该州各个地区的房屋信息。
数据维度：数据集包含多个关键字段，如经度（longitude）、纬度（latitude）、房屋年龄（housing_median_age）、总房间数（total_rooms）、总卧室数（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）以及房屋与海洋的距离（ocean_proximity）等。
数据格式：CSV格式，文件名为California housing.csv，方便数据读取和处理。
来源信息：数据可能来源于加州政府公开数据或相关研究机构，已进行结构化处理，可以直接用于数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、地理位置与房价关系研究，以及机器学习模型的构建。
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：适用于房地产经济学、城市规划、地理信息系统（GIS）等领域的学术研究，例如房屋价值影响因素分析、房价空间分布研究等。
行业应用：可以为房地产行业、金融机构、评估机构提供数据支持，如房价预测模型构建、房地产投资分析、风险评估等。
决策支持：支持政府部门的城市规划、土地利用规划以及相关政策制定，例如评估新建住房项目的可行性、制定住房补贴政策等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、统计学等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解数据分析流程，掌握数据建模方法。
此数据集特别适合用于探索影响房屋价值的因素，构建房价预测模型，以及进行房地产市场趋势分析，以优化决策和提升预测精度。
