莫斯科房地产市场房价预测数据集MoscowRealEstatePricePredictionDataset-aftabashrafav
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋评估, 市场分析, 俄罗斯, 空间数据, 经济指标
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以及对应的房价信息，旨在用于房价预测模型的构建与分析。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注具体时间，推测为一段时间内的市场快照数据。
地理范围：数据覆盖莫斯科市及周边区域。
数据维度：数据集包括房屋的基本信息、地理位置、周边环境、社会经济指标等多个维度，涵盖房屋面积、楼层、建筑年份、建筑材料、房间数量等结构化信息，以及区域人口、生态环境、交通便利度、周边基础设施等非结构化信息。
数据格式：CSV格式，文件名为train.csv，包含id、timestamp、full_sq（总面积）、life_sq（居住面积）、floor（楼层）、max_floor（最高楼层）、material（建筑材料）、build_year（建筑年份）、num_room（房间数）、kitch_sq（厨房面积）、state（房屋状况）、product_type（产品类型）、sub_area（区域）、area_m（区域面积）等众多字段。
来源信息：数据来源于公开市场数据，已进行标准化处理。
该数据集适合用于房地产市场分析、房价预测模型构建、城市规划研究等。
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：适用于房地产经济学、城市规划、空间数据分析等领域的学术研究，如房价影响因素分析、区域市场评估、房地产价格预测模型构建等。
行业应用：可以为房地产开发商、评估机构、投资机构提供数据支持，特别是在房屋估值、市场调研、投资决策等方面。
决策支持：支持政府部门的房地产市场监管，以及城市规划和基础设施建设的决策制定。
教育和培训：作为房地产市场分析、机器学习建模等课程的辅助材料，帮助学生和研究人员深入理解房地产市场。
此数据集特别适合用于探索影响莫斯科地区房价的各种因素，构建预测模型，实现对房价的精准预估，并为市场参与者提供决策支持。
