莫斯科房地产市场房价预测数据集MoscowRealEstatePricePredictionDataset-nawabahmeed

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, 城市规划, 空间分析, 俄罗斯, 数据挖掘

数据概述：该数据集包含来自莫斯科房地产市场的数据，记录了该地区房屋的详细信息，用于预测房价。主要特征如下：时间跨度：数据未明确标注时间，可推测为某一时间段的房地产市场快照。地理范围：数据覆盖莫斯科市及其周边区域。数据维度：数据集包含多项特征，涵盖房屋的物理属性（如总面积、生活面积、楼层、建筑材料等）、周边环境（如学校、公园、交通设施等距离）、人口统计信息（如区域人口、儿童数量等）、环境因素（如生态状况）以及其他相关因素。数据格式：CSV格式，包含train.csv和test.csv两个文件，便于数据分析和建模。数据已进行初步处理，便于直接使用。来源信息：数据来源于公开的房地产信息平台和其他相关数据源，经过整理和清洗，方便进行建模分析。该数据集适合用于房地产价格预测、房屋价值评估和城市规划等研究。

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、房价影响因素研究、以及空间计量经济学等学术研究，如探索不同因素对房价的影响程度。行业应用：为房地产评估机构、房地产开发商、在线房产平台等提供数据支持，可用于构建房价预测模型、辅助房屋估值、优化市场营销策略。决策支持：支持政府部门的房地产市场监管、城市规划决策，以及投资者进行房地产投资分析。教育和培训：作为数据科学、机器学习、房地产经济学等课程的实训素材，帮助学生和研究人员理解房价预测的实际应用。此数据集特别适合用于构建房价预测模型，分析影响房价的关键因素，并为房地产市场的参与者提供决策支持，提升市场分析和预测的准确性。