莫斯科房地产市场房价预测数据集MoscowRealEstatePricePrediction-romankurnovskii
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 回归分析, 莫斯科, 数据分析, 房屋评估, 市场调研
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对应的房价信息，旨在用于房价预测模型的构建与评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为特定时间点的房地产市场快照。
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“Id”（房屋唯一标识）、“DistrictId”（区域标识）、“Rooms”（房间数量）、“Square”（总面积）、“LifeSquare”（居住面积）、“KitchenSquare”（厨房面积）、“Floor”（所在楼层）、“HouseFloor”（房屋总楼层）、“HouseYear”（建筑年份）、“Ecology_1”、“Ecology_2”、“Ecology_3”（环境指标）、“Social_1”、“Social_2”、“Social_3”（社会基础设施指标）、“Healthcare_1”、“Helthcare_2”（医疗保健设施指标）、“Shops_1”、“Shops_2”（商店设施指标）以及“Price”（房价）等多个字段。
数据格式：CSV格式，包括train.csv（训练集）和test.csv（测试集），方便数据分析和建模。
该数据集适用于房地产价格预测、市场趋势分析、以及房屋价值评估等相关研究。
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、价格预测模型的构建与评估、以及影响房价因素的研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构、以及相关投资决策提供数据支持，如房屋估值、市场风险评估等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者以及购房者进行决策，优化投资策略、评估购房价值。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实践材料，帮助学生和研究人员学习和应用预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建房价预测模型，帮助用户优化决策，提升预测精度。
