俄罗斯房屋租赁市场价格预测数据集RussiaHousingRentPricePrediction-oleynikovalex
数据来源：互联网公开数据
标签：房屋租赁, 房地产, 价格预测, 机器学习, 俄罗斯, 租赁市场, 数据分析, 地理位置
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯房屋租赁市场的数据，记录了不同房屋的租赁信息，用于预测房屋的月租价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间跨度，但可以推测为近期或当前的市场状况。
地理范围：数据覆盖俄罗斯境内多个城市，包括莫斯科、喀山等。
数据维度：数据集包括房屋的详细信息，如作者、作者类型、地理位置、交易类型、住宿类型、楼层、总楼层数、房间数、总面积、佣金、地区、街道、门牌号、地铁站等，以及目标变量——每月租金。
数据格式：数据以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，便于数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的房地产信息，已进行结构化处理。
该数据集适合用于价格预测、市场分析和房地产领域的机器学习研究。
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、价格预测模型构建等方面的学术研究。
行业应用：为房地产中介、租赁平台提供数据支持，帮助其进行价格评估、市场分析和风险控制。
决策支持：支持租赁市场参与者的决策制定，如租金定价策略、投资分析等。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解相关领域的应用。
此数据集特别适合用于探索影响房屋租赁价格的因素，构建预测模型，并对俄罗斯租赁市场进行深入分析，从而优化租赁决策、提升市场预测精度。
