莫斯科公寓房价预测数据集MoscowApartmentPricePrediction-churikovsergey
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, 数据分析, 俄罗斯, 房价, 房屋属性
数据概述：
该数据集包含来自莫斯科地区的公寓相关数据，记录了公寓的各种属性以及对应的房价信息，旨在用于房价预测模型的构建和评估。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点或短时间窗口内的快照。
地理范围：数据集中公寓位于莫斯科市及其周边区域。
数据维度：包括公寓的各项物理属性、社会环境、生态环境等多个维度的数据。具体包括：公寓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）、生态环境指标（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会环境指标（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），以及房价（Price）。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交样例）三个文件。
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、房价预测模型研究、以及影响房价因素的探索性分析。
行业应用：为房地产行业、房屋评估机构、以及金融机构提供数据支持，可用于房屋估价、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划、以及相关政策的制定。
教育和培训：作为机器学习、数据分析等相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测的建模过程。
此数据集特别适合用于构建和评估房价预测模型，探索不同因素对房价的影响，并为相关决策提供数据支持。
