莫斯科住房市场价格预测数据集MoscowHousingMarketPricePrediction-vvdovichev
数据来源：互联网公开数据
标签：房地产, 房价预测, 机器学习, 房屋面积, 社区环境, 数据分析, 价格模型, 空间统计
数据概述：
该数据集包含来自莫斯科住房市场的房屋信息，记录了房屋的各项特征及其对应的价格，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：数据未明确标注时间，可视为特定时点的市场快照。
地理范围：数据主要涵盖莫斯科市及周边区域的住房信息。
数据维度：数据集包括房屋的各项指标，如房屋ID、地区ID、房间数量、总面积、生活面积、厨房面积、楼层、房屋总楼层、建造年份、生态环境指数、社会环境指数、医疗设施、商店数量以及房屋价格等。
数据格式：CSV格式，包含train.csv（训练集）、test.csv（测试集）和sample_submission.csv（提交示例）三个文件，便于数据处理和模型训练。数据已进行初步处理，但可能存在缺失值，需要进行进一步的数据清洗和特征工程。
数据来源：数据来源于公开的住房信息，已进行初步的整合和整理。
该数据集适合用于房价预测、房地产市场分析、以及探索影响房价的各种因素。
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、以及空间统计等领域的研究，例如，探索房屋面积、地理位置、社区环境等因素对房价的影响。
行业应用：可以为房地产行业提供数据支持，特别是在房屋估价、市场预测、以及精准营销等方面。
决策支持：支持房地产投资决策、城市规划以及房地产政策制定。
教育和培训：作为机器学习和数据分析课程的实训数据，帮助学生和研究人员深入理解房价预测模型构建和应用。
此数据集特别适合用于构建房价预测模型，并分析不同因素对房价的影响，从而为房地产行业提供数据驱动的决策支持。
