俄罗斯住房市场价格预测数据集SberbankRussianHousingMarketPricePredictionDataset-sarthaktyagi01
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，数据集，机器学习，俄罗斯，市场分析，房价，地理信息
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯住房市场的数据，记录了俄罗斯不同地区的房屋销售价格及相关特征。主要特征如下：
时间跨度： 数据记录的时间范围从2011年到2015年。
地理范围： 数据覆盖了俄罗斯多个城市和地区，包括莫斯科，圣彼得堡等主要城市。
数据维度： 数据集包括房屋的销售价格，房屋面积，房间数量，位置信息（包括经纬度，邮编等），周边环境特征（如基础设施，地理位置等），建成时间，建筑类型等多个维度的数据。
数据格式： 数据提供CSV格式，便于进行分析和处理。
来源信息： 数据来源于俄罗斯联邦储蓄银行（Sberbank），并已进行清洗和预处理，方便用户进行数据分析和建模。
该数据集适合用于房地产市场研究，房价预测，地理空间分析和机器学习等领域。
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： 适用于房价影响因素分析，房地产市场趋势研究，城市规划等学术研究，如房价与地理位置，周边设施的关系分析。
行业应用： 可以为房地产开发商，投资机构和房地产中介提供数据支持，特别是在市场分析，投资决策和价格评估方面。
决策支持： 支持房地产市场的决策制定，包括房屋定价，投资策略制定和市场风险评估。
教育和培训： 作为房地产，数据科学和机器学习课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场分析和预测方法。
此数据集特别适合用于探索俄罗斯住房市场的价格影响因素，帮助用户实现房价预测，市场分析和投资决策优化等目标。
