莫斯科房地产市场房屋价格预测数据集MoscowRealEstateMarketHousePricePrediction-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, 房屋评估, 城市规划, 数据分析, 俄罗斯, 回归模型
数据概述：
该数据集包含来自Kaggle的数据，记录了莫斯科房地产市场的房屋信息，旨在用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时期的房地产市场快照。
地理范围：数据覆盖俄罗斯莫斯科市及其周边区域。
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）、房屋总层数（HouseFloor）、建筑年份（HouseYear）、生态环境指标（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会指标（Social_1, Social_2, Social_3）、医疗设施指标（Healthcare_1, Helthcare_2）、商店数量指标（Shops_1, Shops_2）等。
数据格式：提供CSV格式的数据文件，包括test.csv、train.csv和sample_submission.csv，方便数据分析和建模。
来源信息：数据来源于Kaggle竞赛，经过了初步的收集和整理。
该数据集适合用于房地产价格预测、特征工程、数据可视化和机器学习模型的训练与评估。
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、城市规划与发展等学术研究。
行业应用：为房地产评估、房屋销售、投资决策等提供数据支持，例如预测房屋的合理价格、分析不同区域的房价差异等。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，优化投资策略、制定城市规划方案。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解数据分析流程和建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋属性与价格之间的关系，构建预测模型，并为房地产市场的相关决策提供数据支持。
