Вопрос или проблема
Вот набор данных, о котором я говорю: https://www.kaggle.com/camnugent/california-housing-prices
Я немного запутался относительно набора данных. В частности, почему не указано количество домов? Нам дано количество домохозяйств, но это не соответствует количеству домов. Вероятно, между ними существует почти монотонная связь, но мне кажется, что набор данных должен включать количество домов на квартал.
Похоже, что набор данных агрегирован из другого сырого набора данных, например, средняя цена дома была рассчитана на основе сырых данных, перечисляющих каждый дом индивидуально.
Создатель набора данных, возможно, допустил ошибку или намеренно опустил количество домов, возможно, не считая эту характеристику актуальной для задуманного варианта использования.
В любом случае, набор данных основан на переписи населения, проведенной в Калифорнии в 1990 году, так что, возможно, вам нужно поискать сырой переписной данные и рассчитать их самостоятельно.
Ответ или решение
Вопрос о наборе данных о ценах на жилье в Калифорнии, представленном на Kaggle, является важным для глубокого анализа рынка жилья. Давайте подробно рассмотрим, почему в данном наборе данных отсутствует информация о количестве домов, а также как это может повлиять на анализ.
1. Факт отстутствия данных
Вы правы, что в наборе данных указано количество домохозяйств, но отсутствует прямое указание на количество домов. Это может вызвать путаницу, так как на первый взгляд обе величины могут показаться взаимозаменяемыми. Однако между ними действительно есть разница. Количество домохозяйств может быть больше или меньше, чем количество домов: одно здание может вмещать несколько семей, а также существует возможность, что некоторые дома могут быть пустыми.
2. Агрегация данных
Как вы отметили в своем вопросе, набор данных, возможно, был агрегирован из более детального исходного набора. В данном случае статистика, такая как средние цены на дома, вероятно, была рассчитана на основе индивидуальных данных о каждой квартире или доме. Это объясняет, почему важные метрики, такие как количество домов, могли быть опущены при формировании конечного набора данных.
3. Цель использования данных
Причина, по которой был создан набор данных, часто объясняет, какие именно метрики были включены и какие были исключены. Например, если цель состояла в том, чтобы проанализировать динамику цен на жилье или разработать модель для прогнозирования цен, разработчик мог считать, что информация о количестве домов не является критически важной. Однако это решение может затруднить более глубокий анализ.
4. Альтернативные источники данных
Как вы правильно заметили, исходные данные, собранные в ходе переписи населения в Калифорнии в 1990 году, могут предоставить более подробную информацию. Исследование и анализ этих данных позволит вам, возможно, самому подсчитать количество домов. Вы можете ознакомиться с данными Бюро переписи населения США, где можно найти структурированную информацию о различных агентствах, включая общее количество домов на определенной территории.
5. Потенциал для анализа
Несмотря на отсутствие данных о количестве домов, вы все равно можете проводить разнообразные аналитические работы с имеющимися данными. Например, вы можете изучить взаимосвязь между количеством домохозяйств и ценами на жилье. Возможно также, что различные данные о населении и экономических факторах могут дополнительно обогатить анализ, даже если ключевая метрика отсутствует.
Заключение
Набор данных с Kaggle по ценам на жилье в Калифорнии действительно имеет свои ограничения в плане представленных метрик. Однако осознание этих ограничений открывает новые горизонты для анализа и исследования. Применение дополнительной информации из других источников, таких как переписи населения, может дополнить ваш анализ, что в конечном итоге позволит создать более полное и целостное представление о рынке жилья. Таким образом, если ваше намерение — глубокий анализ рынка, стоит потратить время на поиски первичных данных, которые могут предоставить недостающую информацию.