莫斯科房地产市场房价预测数据集MoscowRealEstateMarketPricePrediction-evgeniyyudakov
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋属性, 莫斯科, 数据分析, 城市规划, 房价评估
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，旨在用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为某一时间截面的房地产市场快照。
地理范围：数据覆盖莫斯科市及其周边区域。
数据维度：包括房屋的唯一标识符（Id）、所属区域（DistrictId）、房间数量（Rooms）、总面积（Square）、生活面积（LifeSquare）、厨房面积（KitchenSquare）、所在楼层（Floor）、房屋总楼层（HouseFloor）、建成年代（HouseYear）、环境指数（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会指标（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，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，已进行基本的数据清洗和整理。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析和城市规划等领域。
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：适用于房地产市场分析、房价影响因素研究、机器学习模型构建等学术研究。
行业应用：可以为房地产中介、评估机构、投资公司等提供数据支持，用于房价预测、风险评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持城市规划部门的决策制定，例如评估区域发展潜力、优化公共资源配置等。
教育和培训：作为房地产数据分析、机器学习、数据挖掘等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于构建预测模型，从而评估房屋价值，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。
