Python的二手房数据采集与可视化聚类分析

最新推荐文章于 2024-08-26 14:31:02 发布
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分类专栏： 计算机毕设 文章标签： Python 聚类 二手房数据
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Python-爬虫-爬取二手房数据-scrapy+IP代理池
cwx_1201的博客
08-29 2637
按照上面的步骤，设置好scrapy就能顺利的获取到需要的数据了获取到的数据也会保存到Excel表中通过这次用scrapy获取二手房信息，使我深深感受到了scrapy的方便与快捷，它能帮我们省下一些功夫，不用把所有的注意力都花在写爬虫上，它还提供了许多可扩展的接口和插件，如中间件、管道等，方便用户根据需求进行自定义开发；scrapy采用异步IO的方法进行网络请求和数据处理，运行速度快且效率高。
Python数据分析实战之二--某网站二手房信息（数据分析）
huangxiaoyun1900的博客
08-08 2393
~~~接上一篇--数据处理~~~ 在对数据进行处理后，需要对数据进行分析 1. 房型： a. 首先对房型分别进行分析： import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns %matplotlib inline %pylab inline pylab.rcParams['figure.figs...
昆明房价聚类分析（链家网爬虫+聚类分析房价）（k-means聚类分析）
06-30
基于k-means聚类分析房价问题（昆明房价）（源码+实验报告）。其中包含爬虫、聚类分析、数据可视化等源码，以及实验报告。采用python进行编程，对链家网资源进行爬取和分析
毕业设计-基于python网络爬虫的二手房源数据采集及可视化分析设计与实现
04-21
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基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析.zip
06-10
基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析 1 内容简介 首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，并根据聚类分析的结果，将这些房源大致分类，以对所有数据的概括总结。通过上述分析，我们可以了解到目前市面上二手房各项基本特征及房源分布情况，帮助我们进行购房决策。 2 应用技术介绍 1）Python网络爬虫技术 Requests Beautifulsoup 2）Python数据分析技术 Numpy Matplotlib Pandas 3）k-means聚类算法 4）高德地图开发者应用JS API 3 数据采集及数据清洗 3.1 数据采集 该部分通过网络爬虫程序抓取链家网上所有南京二手房的数据，收集原始数据，作为整个数据分析的基石。 3.1.1 链家网网站结构分析 链家网二手房主页界面如图1、图2，主页上面红色方框位置显示目前南京二手房在售房源的各区域位置名称，中间红色方框位置显示了房源的总数量，下面红色方框显示了二手房房
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该项目是本科时期的Python大作业，南京二手房数据采集及可视化分析项目。爬虫采集链家网上南京二手房的房源数据并清洗；进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；对所有二手房数据进行聚类分析，根据分析结果...
python上海房价数据分析统计服_(干货)数据分析案例--以上海二手房为例
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如果你手上有一批数据，你可能应用统计学、挖掘算法、可视化方法等技术玩转你的数据，但你没有数据的时候，我该怎么玩呢？接下来就带着大家玩玩没有数据情况下的数据分析。本文从如下几个目录详细讲解数据分析的流程：1、数据源的获取；2、数据探索与清洗；3、模型构建(聚类算法和线性回归)；4、模型预测；5、模型评估；一、数据源的获取正如本文的题目一样，我要分析的是上海二手房数据，我想看看哪些因素会影响房价？哪些...
计算机毕业设计之基于Scrapy爬虫的汽车之家二手车数据可视化系统的设计与实现
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首先，系统需要充分了解用户的个性化需求，为用户提供精准的二手车推荐。其次，系统通过收集和分析大量的二手车数据，挖掘用户偏好和车辆特征之间的关系，提高推荐准确性。最后，系统应提供丰富的交互功能，使用户可以更好地参与到推荐过程中，系统将进一步提升推荐准确性，优化用户体验，推动二手车市场的繁荣发展。该系统以用户需求为中心，通过收集和分析大量的二手车数据，挖掘用户偏好和车辆特征之间的关系，为用户提供实时、个性化的推荐服务。用户管理：管理员在用户管理模块可以对现有用户进行编辑、删除和修改、重置密码的操作。
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本文主要是笔者为了学习python数据分析而做的一些练习，主要是利用网络爬虫获取的相关数据对上海市各个行政区的房价的性价比进行简要分析。整个项目主要分为三个大的部分：数据的获取，数据的清洗，数据的分析第一部分：数据的获取本文的数据获取都是通过python相关爬虫工具包BeautifulSoup，在相关的网页和公开的API上获取的客观数据，分别包括以下两种：（1）百度地图API上获取的数据，具体有上...
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# 1 前言🔥 这两年开始毕业设计和毕业答辩的要求和难度不断提升，传统的毕设题目缺少创新和亮点，往往达不到毕业答辩的要求，这两年不断有学弟学妹告诉学长自己做的项目系统达不到老师的要求。为了大家能够顺利以及最少的精力通过毕设，学长分享优质毕业设计项目，今天要分享的是🚩 基于大数据招聘岗位数据分析与可视化系统🥇学长这里给一个题目综合评分(每项满分5分)首先通过爬虫采集链家网上所有二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用一个聚
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