圣彼得堡房地产数据集
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产,俄罗斯,圣彼得堡,经济指标,时间序列,价格预测,市场分析,城市规划,投资策略
数据概述
本数据集包含了2014年至2019年间圣彼得堡的房地产房源信息，详细记录了每个房源的属性、周边环境以及相关的经济指标。数据集涵盖了房源的基本信息（如面积、楼层、房型等）、地理位置特征（如距离机场、市中心、公园和水体的距离）、房源活跃时长、交易价格，以及关键的经济变量（如货币汇率、央行利率和通货膨胀率）。这些数据为研究俄罗斯房地产市场的动态变化提供了坚实的支撑。
数据用途概述
该数据集适用于多种研究和分析场景，包括但不限于：
1. 价格预测：利用房源特征和经济指标，构建机器学习模型以预测房地产价格，为购房者和投资者提供参考。
2. 市场趋势分析：分析影响房地产市场的主要因素（如经济指标、地理位置等），研究其对房源价格和需求的影响。
3. 地理洞察：研究地理位置和周边环境（如公园、水体）对房源吸引力和价格的影响，为城市规划提供数据支持。
4. 房源优化策略：分析房源的展示特征（如图片数量、房源描述等）与销售周期的关系，帮助提升房源的市场竞争力。
5. 房型比较：对比不同类型的房源（如公寓、开放式房源、工作室等）在价格和需求上的差异，为投资决策提供依据。
6. 城市规划研究：分析城市绿地、水体等公共设施对房地产价值的影响，为城市规划和开发提供建议。
7. 时间序列分析：研究房地产市场的季节性变化和长期趋势，结合经济指标进行综合分析。
8. 经济影响分析：评估货币汇率波动、央行利率、通货膨胀等宏观经济因素对房地产市场的影响。
9. 投资策略开发：基于经济指标和市场趋势，设计房地产投资模型，识别投资机会和风险。
10. 风险评估：研究房地产市场的价格波动性，评估其与宏观经济因素之间的关系，为风险管理提供依据。
数据字段说明
以下是数据集中主要字段的详细定义：
- airports_nearest：距离最近的机场的距离（以米为单位）。
- balcony：阳台数量。
- ceiling_height：天花板高度（以米为单位）。
- cityCenters_nearest：距离市中心的距离（以米为单位）。
- days_exposition：房源在市场上的活跃天数（从发布到下架）。
- first_day_exposition：房源的发布日期。
- floor：房源所在的楼层。
- floors_total：建筑物的总楼层数。
- is_apartment：布尔值，指示房源是否为公寓。
- kitchen_area：厨房面积（以平方米为单位）。
- last_price：房源下架时的价格。
- living_area：居住面积（以平方米为单位）。
- locality_name：房源所在的区域名称。
- open_plan：布尔值，指示房源是否为开放式布局。
- parks_around3000：距离房源3公里范围内公园的数量。
- parks_nearest：距离最近的公园的距离（以米为单位）。
- ponds_around3000：距离房源3公里范围内水体的数量。
- ponds_nearest：距离最近的水体的距离（以米为单位）。
- rooms：房源的房间数量。
- studio：布尔值，指示房源是否为工作室。
- total_area：房源的总面积（以平方米为单位）。
- total_images：房源展示的图片数量。
经济指标数据
- USD to RUB exchange rate：2014年至2019年期间的美元对卢布汇率，用于分析货币波动对房地产市场的影响。
- Central Bank of Russia Data：
- Key interest rate：俄罗斯央行的关键利率，影响贷款利率和整体经济环境。
- Inflation rate：通货膨胀率，反映经济中物价上涨的速度，对房地产价值和投资决策有重要影响。
数据价值
该数据集不仅为房地产市场研究提供了丰富的基础数据，还结合了经济指标，使得分析可以覆盖宏观和微观两个层面。无论是用于学术研究、商业分析，还是技术实践，本数据集都具有广泛的应用潜力。用户可以利用这些数据进行数据清洗、特征工程、模型训练、时间序列分析等多种操作，从而深入理解俄罗斯房地产市场的复杂性和动态变化。
