加州房屋价值预测数据集CaliforniaHousingValuePredictionDataset-daniallfattahi
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, 线性回归, 房价评估, 统计分析, 加州
数据概述：
该数据集包含来自加州普查的数据，记录了加州不同地区的房屋相关信息，用于分析和预测房屋价值。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间，通常被视为一个静态的快照数据集。
地理范围：数据覆盖了加州各地区。
数据维度：数据集包括经度(longitude)、纬度(latitude)、房屋年龄中位数(housing_median_age)、总房间数(total_rooms)、总卧室数(total_bedrooms)、人口数(population)、户数(households)、收入中位数(median_income)、房屋价值中位数(median_house_value)和临近海洋区域(ocean_proximity)等多个指标。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于加州普查数据，已进行整理和标准化。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析和机器学习模型的训练。
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、房价影响因素研究等学术研究，如探索房屋特征与价格之间的关系。
行业应用：为房地产评估、房屋销售预测、市场分析等行业应用提供数据支持。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、以及相关政策的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等课程的实践案例，帮助学生理解和应用数据分析技术。
此数据集特别适合用于探索房屋价值的影响因素，构建房价预测模型，帮助用户进行房地产市场分析和决策。
