В основе данного исследования лежит датасет, содержащий информацию о стоимости квартир в Москве за 2023 год. Рынок жилой недвижимости столицы представляет особый интерес из-за своей неоднородности: цена формируется под влиянием множества факторов — от площади и планировки квартиры до удалённости от метро, типа дома и уровня ремонта.

Цель исследования — выявить ключевые зависимости между характеристиками жилья и его стоимостью, а также проследить, какие параметры оказывают наибольшее влияние на цену квартиры и цену квадратного метра. Визуализация данных используется как основной инструмент анализа, позволяющий не только обнаружить закономерности, но и наглядно продемонстрировать структуру рынка.

В рамках работы применяются различные типы графиков — гистограммы, точечные диаграммы, столбчатые графики и корреляционные матрицы — что позволяет рассмотреть данные с разных сторон и перейти от общего распределения цен к более детальному анализу отдельных факторов.

Prompt:

Create a minimal, modern color palette inspired by Moscow’s urban atmosphere.

Use 5 muted, mid-tone colors reflecting stone embankments, historical facades, brick architecture, metro infrastructure, and city greenery.

На этом этапе анализируем распределение цен на квартиры в Москве. График гистограммы показывает концентрацию объектов недвижимости в различных ценовых диапазонах, что позволяет выявить основные сегменты рынка.

=== СТАТИСТИКА ПО ЦЕНЕ === Минимальная цена: 1,150,000 руб Максимальная цена: 2,455,020,000 руб Средняя цена: 36,121,322 руб Медиана цены: 11,343,200 руб Стандартное отклонение: 82,825,614 руб 25-й квартиль: 7,068,116 руб 75-й квартиль: 24,799,248 руб

Ключевой фактор на рынке недвижимости — соотношение цены и площади. График рассеяния показывает, как площадь влияет на стоимость квартир, и выявляет возможные аномалии в ценообразовании.

Корреляция между площадью и ценой: 0.7942

=== СТАТИСТИКА ПО ЦЕНЕ ЗА КВАДРАТНЫЙ МЕТР === Минимальная цена за м²: 72,414 руб Максимальная цена за м²: 6,450,000 руб Средняя цена за м²: 346,635 руб Медиана цены за м²: 255,196 руб

Количество комнат — важный параметр, который существенно влияет на стоимость квартиры. Анализируем среднюю цену в зависимости от типа квартиры (1-комнатные, 2-комнатные и т. д.).

Качество отделки квартиры существенно влияет на её стоимость. Анализируем, как различные типы ремонта (без ремонта, косметический, европейский и дизайнерский) влияют на цену.

Расстояние до метро — важный фактор, влияющий на стоимость жилья. Анализируем, как минуты до ближайшей станции метро коррелируют с ценой квартиры.

Вторичный рынок недвижимости занимает значительную часть предложения. Анализируем распределение цен по типам объектов.

Анализируем корреляцию между различными факторами и ценой квартиры для выявления наиболее значимых параметров.

=== КОРРЕЛЯЦИЯ С ЦЕНОЙ КВАРТИРЫ ===

Price_per_sqm: 0.7990 Area: 0.7942 Living area: 0.7093 Kitchen area: 0.5829 Number of rooms: 0.4908 Floor: 0.0191 Number of floors: -0.0221 Minutes to metro: -0.1054

Исследуем, как различные станции метро влияют на стоимость жилья. Это показывает, какие районы (по близости метро) наиболее дорогие.

Высота дома может влиять на стоимость квартиры. Анализируем, как число этажей в доме влияет на цену.

Изучаем взаимное влияние двух факторов на цену. Эта тепловая карта показывает, как комбинация типа ремонта и количества комнат влияет на среднюю цену.

Анализируем, как площадь жилых помещений и кухни влияют на общую стоимость квартиры.

Проведённый анализ показал, что стоимость квартир в Москве в 2023 году формируется неравномерно и сильно зависит от совокупности характеристик объекта. Наиболее заметное влияние на цену оказывают общая и жилая площадь, количество комнат, а также тип ремонта. При этом удалённость от метро оказывает влияние в меньшей степени, чем ожидалось: зависимость присутствует, но выражена слабее по сравнению с площадными характеристиками.

Отдельный интерес представляет выявление зон переоценки, где высокая цена сочетается с низкой ликвидностью и малым объёмом предложения. Такие объекты демонстрируют специфику центральных районов города и подчёркивают дисбаланс между престижем локации и реальным спросом.

Использование визуализации позволило перейти от абстрактных числовых показателей к более наглядному и объясняющему анализу данных. Полученные графики дают целостное представление о структуре рынка жилой недвижимости Москвы и могут служить основой для дальнейших, более углублённых исследований.

Применение генеративных моделей

ChatGPT 5.2 — для анализа ошибок и корректировок кода, а так же генерация изображений

Обложка — Prompt: generate a vertical image of Moscow City with Khrushchev-era buildings in the foreground, a photorealistic image of a clear sky, an atmospheric photograph, and an interesting angle