二手房大数据项目简介

需求分析
企业用户需要分析本公司下经纪人(包括人员增减、构成等)及其房源情况(包括录入量、推广量、VR房源量等),以及效果数据(点击情况、IM联系情况)等,同时系统自动分析优质房源特征,引导经纪人提高房源质量。
平台自动分析房源和客源标签,自动匹配潜在客户,促进房源成交。
平台根据经纪人房源特征和自身营销产品特点,圈定特定人群后进行精准营销。
总体架构
在这里插入图片描述

图-1 总体架构
在实际的企业业务开发过程中,会有不同的产品技术团队负责不同的业务模块。当前最流行的是微服务架构,因此在业务层面会有用户库、钱包库(当前项目中不涉及,因此没有画出)、产品库、订单库、客源库(当前项目中暂未涉及因此没有画出),上述库组成了用户的账户体系。本项目是基于房产经纪人自主发布房源背景下,通过平台推广获取客源。因此用户(房产经纪人)需要先购买公司产品,才能继续后续推广流程。
在用户购买营销产品以后,就可以录入自己的房源并进行上下架操作,这个过程就涉及房源库和推广库。
房源上架推广以后,会有客户与经纪人通过IM软件进行联系,这些信息都会存储在IM数据库中,所以在画像的时候也会涉及IM库的数据同步。
房源在平台推广展示以后,为了知道它们的效果我们会监控房源的点击情况、浏览时长、以及特定区域的点击(比如生成分享二维码等操作)情况,这时需要进行埋点操作。
另外由于个别经纪人为了获客,会故意放一些低价房源上

### Python 大数据项目示例 #### 使用 Pandas 进行二手房市场分析 通过使用 `pandas` 库可以高效地处理和分析大规模的数据集。下面是一个关于如何利用 `pandas` 对二手房市场的基本特征及房源分布情况进行分析的例子。 ```python import pandas as pd # 加载数据 data = pd.read_csv('second_hand_housing_data.csv') # 数据概览 print(data.head()) # 统计描述 description = data.describe() print(description) # 查找缺失值并处理 missing_values = data.isnull().sum() cleaned_data = data.dropna() # 或者采用其他填充方法来替代 dropna() # 分析价格趋势 price_trend = cleaned_data.groupby(['location'])['price'].mean() print(price_trend.sort_values(ascending=False)) # 可视化分析 (假设 pyecharts 已安装) from pyecharts.charts import Bar bar_chart = ( Bar() .add_xaxis(list(price_trend.index)) .add_yaxis("平均房价", list(price_trend.values)) .set_global_opts(title_opts={"text": "各地区平均房价"}) ) bar_chart.render_notebook() ``` 此段代码展示了从加载数据到初步清理,再到简单统计以及最终可视化的整个流程[^2]。 #### 利用 Pandas 提升效率的小技巧 为了进一步提高工作效率,在实际操作过程中还可以应用一些高级功能: - **快速筛选**: 使用布尔索引来过滤特定条件下的记录。 ```python filtered_data = data[data['bedrooms'] >= 3] ``` - **多列运算**: 创建新字段表示现有两列的比例关系 ```python data['price_per_square_meter'] = data['price']/data['area'] ``` 这些技术能够帮助更快捷有效地完成复杂的数据转换任务[^1]。
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