莫斯科房地产价格预测数据集MoscowRealEstatePricePrediction-natalialapteva
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 俄罗斯, 房价分析, 数据建模, 城市规划, 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相关数据，记录了房屋的多种属性信息，用于预测房价。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确时间，可视为某一时间点的横截面数据。
地理范围：数据覆盖莫斯科市及周边区域。
数据维度：数据集包括房屋的多种属性，如房屋ID（Id）、区域ID（DistrictId）、房间数量（Rooms）、总面积（Square）、生活面积（LifeSquare）、厨房面积（KitchenSquare）、楼层（Floor）、房屋总楼层（HouseFloor）、建造年份（HouseYear）、环境相关指标（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会指标（Social_1, Social_2, Social_3）、医疗保健设施相关指标（Healthcare_1, Helthcare_2）、商店数量相关指标（Shops_1, Shops_2）等。
数据格式：CSV格式，文件名为test.csv，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产市场调查、政府公开数据等，已进行数据整理和标准化处理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析等研究。
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、房价预测、城市规划等学术研究，如构建房价预测模型、探索影响房价的因素等。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场调研、投资决策等方面。
决策支持：支持政府制定房地产政策、优化城市规划，以及房地产开发商进行项目评估和定价策略制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训数据，帮助学生和研究人员理解房价预测模型的构建和应用。
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，从而提升房价预测的准确性，为相关决策提供数据支持。
