莫斯科及其周边地区住宅价格预测动态数据集2023年11月-willianoliveiragibin
数据来源：互联网公开数据
标签：莫斯科房产,房价预测,房地产市场,数据分析,机器学习,地理位置,面积,装修水平,交通便利性
数据概述：
本数据集收录了莫斯科及其周边地区（莫斯科州）的全面住宅数据，旨在用于预测该区域内住宅价格。数据集截至2023年11月，包含多种关键属性，用于房价预测，如位置、面积、配套设施及其他影响房产价格的相关因素。
数据集中关键列包括“Price”，表示指定货币下的公寓价格，是预测的主要目标变量。此外，数据集还包括“Apartment type”，表示公寓类型，从单间到多居室不等；“Metro station”，表示最近的地铁站；“Minutes to metro”，表示步行到达最近地铁站所需时间；“Region”，表示房产位于莫斯科还是莫斯科州。
其他属性提供了公寓的物理特征。具体包括“Number of rooms”代表总房间数，“Area”表示公寓总面积（平方米），“Living area”表示可用居住面积，“Kitchen area”表示厨房面积，“Floor”和“Number of floors”提供公寓在建筑物中的垂直位置信息，“Renovation”描述了装修水平，从“无装修”到“欧式装修”。
数据集的主要任务是要求用户开发一个机器学习模型，根据提供的属性预测公寓价格。通过利用公寓类型、地铁站距离、面积、楼层高度和装修状况等信息，用户可以构建一个稳健的预测模型。模型构建后，应重点分析模型性能及影响房价的关键因素。
本数据集内的分析问题包括探索常见公寓类型、调查房价与地铁站距离之间的相关性、评估装修水平对公寓价格的影响等。此外，理解莫斯科与莫斯科州之间房价差异、确定楼层偏好以及确定影响房价的主要因素是分析的重要方面。
总结而言，“莫斯科及其周边地区住宅价格预测动态数据集”提供了丰富的资源，用于探索和理解莫斯科及其周边地区的房价动态。通过严格的数据分析和模型开发，相关利益方可以获得有价值的信息，了解影响房价的因素，并在房地产市场中做出明智决策。
