Zjawisko badane: Przestrzenne zróżnicowanie cen mieszkań w Polsce. Uzasadnienie: Ceny nieruchomości mieszkalnych stanowią jedno z kluczowych zjawisk ekonomicznych o wyraźnym wymiarze przestrzennym. Zgodnie z pierwszym prawem geografii Toblera („wszystko jest powiązane ze wszystkim, ale bliskie obiekty są bardziej powiązane ze sobą niż odległe”), można oczekiwać, że rynki mieszkaniowe w geograficznie bliskich miastach wykazują podobne tendencje cenowe – zjawisko przestrzennej autokorelacji. Hipoteza badawcza: Ceny mieszkań w polskich miastach wykazują istotną dodatnią autokorelację przestrzenną – tj. wysokie ceny w jednym mieście są powiązane z wysokimi cenami w miastach geograficznie bliskich (i analogicznie dla cen niskich). Dane: Zbiór ofert sprzedaży mieszkań z portalu Otodom Analytics (czerwiec 2024 r.), zawierający ~21 000 ogłoszeń z 15 największych polskich miast. Źródło danych: [https://www.kaggle.com/datasets/krzysztofjamroz/apartment-prices-in-poland/?select=apartments_pl_2023_08.csv]

Kompleksowy raport analityczny badający strukturę cen i trendy na polskim rynku nieruchomości w 2026 roku. Projekt wykorzystuje zaawansowane techniki wizualizacji danych oraz wnioskowanie statystyczne (testy ANOVA, Welch) do zidentyfikowania kluczowych czynników cenotwórczych. W analizie skupiono się na porównaniu dwóch wiodących rynków: Warszawy i Gdańska, badając wpływ lokalizacji, typu zabudowy oraz infrastruktury (POI) na wycenę ofertową.