莫斯科房地产市场房价预测数据集MoscowRealEstateMarketPricePredictionDataset-alexidis
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 莫斯科, 房屋属性, 数据分析, 城市规划, 居住环境
数据概述：
该数据集包含来自莫斯科房地产市场的数据，记录了房屋的多种属性信息，用于预测房屋价格。主要特征如下：
时间跨度：数据未明确标注时间范围，可视为某一时间点的房屋属性快照。
地理范围：数据覆盖莫斯科市及其周边区域。
数据维度：数据集包括多个关键特征，如房屋ID (Id)、所属区域ID (DistrictId)、房间数量 (Rooms)、房屋总面积 (Square)、生活面积 (LifeSquare)、厨房面积 (KitchenSquare)、楼层 (Floor)、房屋总楼层 (HouseFloor)、房屋建造年份 (HouseYear)，以及与环境和社会相关的指标，如生态环境指标 (Ecology_1, Ecology_2, Ecology_3)、社会指标 (Social_1, Social_2, Social_3)、医疗设施 (Healthcare_1, Helthcare_2) 和商店数量 (Shops_1, Shops_2) 等。
数据格式：数据集以CSV格式提供，包含训练集 (train.csv)、测试集 (test.csv) 和一个提交示例 (sample_submission.csv)，方便进行数据分析和模型训练。
来源信息：数据来源于公开的房地产市场信息，并经过整理，用于机器学习模型的训练和评估。
该数据集适合用于房地产价格预测、城市规划分析和居住环境评估等研究。
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、房价预测模型构建、环境因素对房价影响的研究等学术研究。
行业应用：为房地产行业提供数据支持，例如，房地产估价、市场分析、投资决策等。
决策支持：支持城市规划部门的决策制定，例如，评估不同区域的居住环境，优化城市发展策略。
教育和培训：作为数据科学、机器学习和房地产相关课程的实践案例，帮助学生和研究人员理解房地产市场数据分析。
此数据集特别适合用于探索影响房价的各种因素，构建预测模型，并为房地产市场的参与者提供数据支持。
