莫斯科房地产市场房价预测数据集MoscowRealEstateMarketPricePredictionDataset-noirchannel
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 数据分析, 莫斯科, 房屋属性, 市场调研, 预测模型
数据概述：
该数据集包含来自莫斯科房地产市场的数据，记录了房屋的各项属性以及相关信息，用于房价预测和市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为某一时间点的市场快照。
地理范围：数据覆盖莫斯科市及其周边区域。
数据维度：数据集包括多个关键字段，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）、房屋建造年份（HouseYear）、环境指数（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会因素（Social_1, Social_2, Social_3）、医疗设施（Healthcare_1, Helthcare_2）、商店数量（Shops_1, Shops_2）等。
数据格式：CSV格式，便于数据分析和处理。
来源信息：数据来源于房地产市场公开信息，已进行初步的结构化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、以及探索房屋属性与价格之间的关系。
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、机器学习和数据科学等领域的学术研究，如房价预测模型优化、影响房价因素分析等。
行业应用：可以为房地产开发商、中介机构、投资机构提供数据支持，用于市场调研、价格评估、投资决策等。
决策支持：支持房地产市场的政策制定和风险管理，辅助政府部门进行市场监管。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产分析等课程的实训材料，帮助学生掌握数据分析和建模技能。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析影响房价的关键因素，并为房地产市场的参与者提供决策支持。
