俄罗斯莫斯科房地产价格预测数据集RussianMoscowRealEstatePricePrediction-gulnaraaptjukova
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 莫斯科, 房屋评估, 数据分析, 房价, 房地产市场
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯莫斯科地区的房地产信息，用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间范围，可视为一段时间内的房地产市场快照。
地理范围：数据主要集中在俄罗斯莫斯科地区。
数据维度：数据集包含多个关键特征，如房屋ID（Id）、行政区ID（DistrictId）、房间数量（Rooms）、房屋面积（Square）、生活面积（LifeSquare）、厨房面积（KitchenSquare）、楼层（Floor）、房屋总楼层（HouseFloor）、房屋建造年份（HouseYear）、环境指数（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会指标（Social_1, Social_2, Social_3）、医疗设施相关指标（Healthcare_1, Helthcare_2）、商店数量（Shops_1, Shops_2）等。
数据格式：CSV格式，包含训练集（train.csv）和测试集（test.csv）两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于房地产市场相关信息，经过整理，适合用于预测建模任务。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析和机器学习模型的构建与评估。
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、价格预测模型构建、影响房价因素研究等。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，如房地产评估、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府机构进行决策，优化房地产投资策略。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响莫斯科地区房价的关键因素，并构建预测模型，帮助用户实现精准的房价预测和市场分析。
