Задача предсказания инвестиционной привлекательности земельных участков не только является актуальной с экономической и финансовой точки зрения, но и в целом позволяет оценивать развитие населенных пунктов и их районов. В данной статье представлен опыт создания базы пространственных данных для обучения предсказательной модели анализа инвестиционной привлекательности земельных участков, а также процесс фильтрации аномальных значений. Данный подход стал многоэтапным процессом, который включал в себя сбор данных, первичный анализ и очистку данных. Благодаря этому была создана высококачественная база данных, которая может повысить точность и эффективность предсказательных моделей в задачах анализа инвестиционной привлекательности земельных участков. Кроме того, данный опыт позволяет брать его за основу для создания аналогичных баз данных в других областях, требующих высококачественных данных для обучения.