俄罗斯房地产市场房屋价格预测数据集RussianRealEstateMarketHousePricePrediction-armanhak
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房屋价格, 预测模型, 机器学习, 俄罗斯, 房价分析, 市场评估, 数据建模
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯房地产市场的房屋销售信息，记录了房屋的多种属性及价格，旨在用于构建预测模型。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，但可推测为近期数据，用于分析当时的房地产市场状况。
地理范围：数据主要覆盖俄罗斯联邦境内的房地产市场。
数据维度：数据集包括多项房屋属性，如建筑阶段、房屋类型、居住等级、房间数量、楼层信息、总面积、厨房面积、是否可贷款、是否有电梯、距离地铁的距离、学校评级、区域评级等，以及房屋的浏览量、佣金、价格等关键指标。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含train_mod.csv和test_mod.csv两个文件，分别用于训练和测试预测模型。数据已进行预处理，特征被编码为数值型，便于模型训练。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息，经过清洗和标准化处理，适合用于建模分析。
该数据集适合用于研究俄罗斯房地产市场的价格影响因素，以及开发房屋价格预测模型。
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、价格影响因素研究、以及不同类型房屋的市场表现研究。
行业应用：为房地产行业、金融机构（如银行、评估机构）提供数据支持，用于房屋估价、风险评估、市场趋势分析等。
决策支持：支持房地产开发商、投资机构的投资决策，以及政府部门的房地产市场监管和政策制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员实践数据分析和预测模型构建。
此数据集特别适合用于探索影响房屋价格的关键因素，构建预测模型，并对俄罗斯房地产市场的未来发展趋势进行分析和预测，为相关决策提供数据支持。
