俄罗斯房地产市场房价预测数据集RussianRealEstateMarketPricePrediction-andron123
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 俄罗斯, 房屋属性, 地理位置, 数据分析, 机器学习, 市场调研
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯房地产市场的数据，记录了房屋的各种属性信息及其对应的价格。主要特征如下：
时间跨度：数据记录了房价信息和房屋属性，但未明确标明具体时间跨度，可视为一段时间内的市场快照。
地理范围：数据主要覆盖俄罗斯境内的房地产市场，具体地理位置信息通过经纬度（lng, lat）和城市四叉树编码（vc_city_quadkey）体现。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房间数量（room_one, room_two, room_three, room_four, room_zero），房屋面积（mean_area），建筑年份（build_year_median），地理位置信息（lng, lat, vc_city_quadkey），周边设施数量（healthcare_cnt, flats_cnt, beauty_cnt, shopping_cnt），以及关键的价格信息（mean_price, med_price）。
数据格式：CSV格式，包含train.csv和sample_submission.csv两个文件，train.csv包含训练数据，sample_submission.csv可能包含提交格式示例。
来源信息：数据来源于俄罗斯房地产市场公开信息，已进行结构化处理，方便数据分析和建模。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索房屋属性与价格之间的关系。
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：适用于房地产市场研究、房价预测模型构建、以及探索影响房价的关键因素等学术研究。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，如房地产评估、市场趋势分析、以及投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门制定相关政策和策略，进行市场预测和风险评估。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习模型训练等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析房屋属性与价格之间的关系，以及探索俄罗斯房地产市场的特征。
