俄罗斯房地产市场房价预测数据集RussianRealEstatePricePrediction-pavfedotov
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 俄罗斯, 地理位置, 建筑特征, 房价, 数据分析
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯房地产市场的数据，记录了不同地区、不同楼层、不同建筑特征的房地产价格信息，旨在用于房价预测模型的构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明具体时间范围，但包含日期字段，可用于分析房价随时间的变化趋势。
地理范围：数据主要覆盖俄罗斯境内的多个城市和地区。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如城市、楼层、经纬度、周边设施（如餐饮、商店、交通站点等）、建筑年份、房屋面积、街道、房地产类型、价格类型以及房价（per_square_meter_price）等。
数据格式：数据以CSV格式提供，包含train.csv、test.csv和test_submission.csv三个文件，便于数据分析和模型训练。其中，train.csv包含用于训练的数据，test.csv包含用于预测的数据，test_submission.csv是提交预测结果的模板。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，并经过了结构化处理，以便于进行机器学习模型的训练。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析以及探索影响房价的各种因素。
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、地理位置对房价的影响研究、以及机器学习模型的构建与评估。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房地产估价、市场预测、投资决策等方面。
决策支持：支持房地产开发商、投资者和政府部门进行决策，例如确定最佳开发地点、评估投资回报等。
教育和培训：作为机器学习、数据分析和房地产相关课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房价预测的原理和方法。
此数据集特别适合用于探索影响俄罗斯房地产价格的各种因素，构建和优化房价预测模型，以及进行市场趋势分析，从而帮助用户实现更准确的房价预测和更明智的投资决策。
