莫斯科房地产价格预测数据集MoscowRealEstatePricePrediction-alexidis
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，莫斯科，机器学习，回归分析，数据分析，地理信息，房屋评估
数据概述：
该数据集包含来自莫斯科地区的房地产交易信息，旨在用于预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，通常被视为一个静态数据集，用于分析特定时间的房地产市场情况。
地理范围：数据集中包含了莫斯科市及周边地区的房地产信息。
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）、生活区面积（LifeSquare）、厨房面积（KitchenSquare）、楼层（Floor）、房屋总楼层（HouseFloor）、房屋建造年份（HouseYear）、环境生态评级（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会基础设施指标（Social_1, Social_2, Social_3）、医疗保健设施（Healthcare_1, Helthcare_2）、商店数量（Shops_1, Shops_2）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，方便数据读取、分析和模型训练。
来源信息：数据可能来源于房地产交易平台、政府公开数据或相关机构的统计报告，具体来源信息未明确。
该数据集适合用于房价预测、房地产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、房价影响因素研究、基于地理位置的房价预测等学术研究。
行业应用：可以为房地产开发商、评估机构、投资公司等提供数据支持，用于房价预测、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门进行房地产市场监管、制定相关政策，以及城市规划和发展。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关专业课程的教学案例，帮助学生理解房价预测的原理和方法。
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，构建预测模型，并对市场趋势进行分析，从而优化决策和提升预测精度。
