加州房屋市场房价预测数据集CaliforniaHousingMarketPricePrediction-mayu326
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, 经济, 地理位置, 数据集
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，用于分析和预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，通常被视为某一特定时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖加州各区域。
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、家庭户数、收入中位数、房屋价值中位数以及邻近海洋区域等多个维度的数据。
数据格式：CSV格式，文件名为housing.csv，方便数据分析和处理。
来源信息：数据来源于加州普查，已进行预处理，方便直接用于分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析以及探索房价与各种因素之间的关系。
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。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如房价预测、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产政策制定，以及金融机构进行风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习等课程的实训素材，帮助学生掌握数据处理、模型构建和评估等技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，探索地理位置、房屋特征与房价之间的关系，并进行市场趋势分析，从而为用户提供有价值的决策支持。
