莫斯科房地产市场房价预测数据集MoscowRealEstatePricePredictionDataset-lucybbb
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产，房价预测，机器学习，回归分析，房屋属性，地理位置，数据分析，市场调研
数据概述：
该数据集包含来自莫斯科房地产市场的数据，记录了房屋的各项属性及相关房价信息，用于房价预测和房地产市场分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标明时间，可视为特定时期的房地产市场快照。
地理范围：数据覆盖莫斯科市及周边区域。
数据维度：数据集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、房屋建造年份、生态环境指标（Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3）、社会因素指标（Social_1, Social_2, Social_3）、医疗设施指标（Healthcare_1, Helthcare_2）、商店数量指标（Shops_1, Shops_2）等。
数据格式：CSV格式，包含traincsv和testcsv两个文件，便于数据分析和建模。
来源信息：数据集来源于公开的房地产市场数据，已进行初步处理，但可能需要进一步的数据清洗和特征工程。
该数据集适合用于房地产市场研究、房价预测、以及构建机器学习模型。
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、房价影响因素研究、以及机器学习算法在房价预测领域的应用。
行业应用：可以为房地产开发商、投资机构、以及房地产中介提供数据支持，用于市场分析、风险评估和决策支持。
决策支持：支持房地产投资决策、价格评估、以及市场营销策略的制定。
教育和培训：作为数据科学、机器学习、以及房地产相关课程的教学案例，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型。
此数据集特别适合用于探索影响房价的关键因素，构建预测模型，并分析不同区域的房地产市场差异，从而提升房地产投资和管理的效率。
