俄罗斯莫斯科房地产市场分析数据集MoscowRealEstateMarketAnalysis-ummehabibaabdullatif
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 市场分析, 建筑特征, 区域特征, 机器学习, 房价影响因素, 莫斯科
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯莫斯科房地产市场的数据，记录了莫斯科市内不同区域的房屋属性、周边环境以及人口统计等信息，旨在用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，但可以推断为某个时间点或短时间段的快照，用于静态分析。
地理范围：数据覆盖莫斯科市内的各个区域。
数据维度：数据集包含了丰富的特征，包括房屋的物理特征（如总面积、生活面积、楼层、产品类型）、周边环境（如公园、工业区、交通设施）、人口统计信息（如人口密度、年龄结构、教育水平）、以及环境指标（如生态状况）等。
数据格式：CSV格式，提供了test.csv和train.csv两个文件，便于数据分析和建模处理。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场数据，可能经过了清洗和整理，以便于分析。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测、以及探索影响房价的各种因素。
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、城市规划、以及经济学研究，例如分析不同区域的房价差异、评估环境因素对房价的影响等。
行业应用：为房地产开发商、投资机构、以及房地产经纪人提供数据支持，用于市场调研、投资决策、以及房价预测。
决策支持：支持政府部门进行城市规划、土地管理、以及房地产市场调控政策的制定。
教育和培训：作为房地产市场分析、数据科学、以及机器学习等课程的教学案例，帮助学生和研究人员理解房地产市场运作规律。
此数据集特别适合用于探索影响莫斯科地区房价的各种因素，建立房价预测模型，并进行市场趋势分析，从而支持决策制定和策略优化。
