俄罗斯莫斯科住房市场房价预测数据集MoscowHousingMarketPricePrediction-subzait
数据来源：互联网公开数据
标签：房价预测, 房地产, 机器学习, 房屋评估, 数据分析, 莫斯科, 结构化数据, 空间数据
数据概述：
该数据集包含来自俄罗斯莫斯科地区的住房市场数据，记录了房屋的多种特征信息，旨在用于房价预测模型构建。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间，可视为特定时间点的房屋信息快照。
地理范围：数据主要涵盖莫斯科市及其周边区域。
数据维度：包括房屋的多种属性，如房屋ID、区域ID、房间数、总面积、生活面积、厨房面积、楼层、房屋总楼层数、建成年代、环境指标（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会指标（Social_1, Social_2, Social_3）、医疗设施、商店数量等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和机器学习建模。
来源信息： 数据来源于公开的房地产市场信息，并经过了初步的整理和清洗。
该数据集适合用于房地产价格预测、市场分析和房屋价值评估等领域。
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、房价影响因素研究、机器学习模型构建等学术研究。
行业应用：可以为房地产开发商、评估机构、房屋中介等提供数据支持，用于房价预测、市场趋势分析、投资决策等。
决策支持：支持政府部门的房地产市场监管，以及金融机构的房屋抵押贷款风险评估。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产相关课程的实训材料，帮助学生和研究人员理解房价预测的建模方法。
此数据集特别适合用于探索房屋特征与价格之间的关系，构建预测模型，并分析不同区域和房屋类型对价格的影响，从而优化决策和提升预测精度。
