使用Google Earth Engine探索美国房地产数据和市场趋势

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本文介绍了如何使用Google Earth Engine结合Zillow数据,探讨美国房地产市场的数据和趋势。通过Python API,加载地理区域数据,筛选房价信息,进行时间序列分析和可视化,揭示市场动态。

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近年来,随着数据科学和地理信息系统的发展,我们可以利用强大的工具和技术来研究房地产市场的数据和趋势。其中,Google Earth Engine(GEE)是一个功能强大的平台,可以帮助我们访问、处理和分析地理空间数据。本文将介绍如何使用Google Earth Engine来探索美国的房地产数据和市场趋势。

首先,我们需要准备数据。Google Earth Engine提供了大量的地理空间数据集,其中包括美国的房地产数据。我们可以使用Google Earth Engine的数据目录来搜索和选择合适的数据集。在本例中,我们将使用Zillow提供的房地产数据集,该数据集包含了美国各地的房价信息。

首先,我们需要导入所需的库和模块。在Google Earth Engine中,我们可以使用JavaScript或Python编程语言进行编写。以下是使用Python API的示例代码:

import ee
ee.Initialize()

接下来,我们可以定义我们感兴趣的地理区域。我们可以使用Google Earth Engine的几何对象来

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