链家上海2018年9月二手房

最新推荐文章于 2024-12-14 10:02:36 发布
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上海二手房市场总量达72890套，均价54820元/㎡，热门户型为2室1厅，朝南户型受欢迎。建房高峰在90年代末至20年代初，浦东区房源最多近2万套，静安、黄埔区房价最高超900万。

power BI 数据可视化分析

上海在售二手房一共有72890套
均价54820元/㎡

最受欢迎的户型为2室1厅1厨1卫，为二手房总数的四分之一，
朝南的户型高达四分之一，坐北朝南依然是居民的首选
建房时间大多集中在90年代末20年代初
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浦东区的二手房是上海市最多的，累计房屋数量近2万，其他区在售二手房的数量平均有3000套左右，这对广大想买房的年轻人来说只是毛毛雨而已，明显的粥多肉少你。从房价上看贵族区的静安区和黄埔区房价是最高的，房屋总价在900万以上，拥有二手房房源最多的浦东区在各个区中房价处于中等水平，这可能与浦东区面积大，部分地区较为偏远有关。
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链家二手房、租房、居民区数据爬取及分析
anniekorea的博客
09-20 3653
链家二手房、租房、居民区数据爬取及分析 准备工作： 1、安装anaconda，并安装以下库：requests、numpy、pandas、time、random、lxml、os、datetime、json、pymongo、re、csv 参考教程：https://www.jianshu.com/p/eaee1fadc1e9 2、安装数据库mongodb 参考教程：http://www.runoob.c...
基于 spss 和 power BI 的二手房交易分析
qq_39984050的博客
05-24 2094
数据介绍 数据来源：科赛下载的上海1-9月份链家二手房交易数据 数据集大小：共23440条记录，11个字段。 分别是：房源名称、房源id、经度、纬度、所在省份、所在城市、主城市、下辖区、楼盘id、成交日期、成交价格（万）、成交均价元平、挂牌价格（万）、房屋户型、所在楼层、建筑面积、户型结构、套内面积、建筑类型、房屋朝向、建成年代、装修情况、建筑结构、供暖方式、梯户比例、产权年限、配备电梯、链家编号、交易权属、挂牌时间、房屋用途、房屋年限、房权所属、成交周期（天）、调价（次）、带看（次）、关注（人）、浏览（次
链家2020年9月二手房数据
12-10
全国的房产价格地址经纬度等信息，2020年9月份链家的二手房数据包。下载后是一个excel表，将这个excel表另存为csv数据文件，可以用pandas读取。
Power-BI对主要城市商品房销售分析
chenxin031624的博客
12-02 692
经常在网上看到有关房价的讨论，房价可能真的悬了，高房价撑不了多久，一线城市房价远高于国际，暴涨游戏该结束了，等等。那么近年来房价整体上究竟是一个什么样的状态？今天我们撇开宏观经济要素，来看看近年来主要城市商品房的销售情况。 　　我们收集了2004年至2014年主要城市商品房销售...
武汉链家二手房数据分析
一颗土豆子的博客
04-23 3766
爬取链家二手房武汉地区的成交数据，共23292条记录，利用Excel、MySQL、Power BI等工具对影响武汉二手房交易价格的因素进行了分析 分析思路 分析目的 武汉哪个区的二手房交易最多？ 哪种户型的房子最受欢迎？ 武汉各个区二手房交易的平均价格 影响二手房交易价格的因素 售价最高和最低的二手房分别是哪套? 数据集概述 1.数据采集 数据来源：武汉链家二手房 采集工具：后羿采集器 2....
python可视化主题毕业设计：python爬虫上海二手房数据可视化系统毕业设计源代码作品和开题报告(Django框架)
杭州.黄老师
09-12 1201
黄菊华老师《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，优快云博客专家，在线教育专家，优快云钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，学习后应对毕业设计答辩。项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！如果需要联系我，可以在优快云网站查询黄菊华老师。
python爬虫项目毕设：上海二手房数据可视化系统开题报告
最新发布
杭州.黄老师
12-14 5816
例如，一些国外的研究团队利用大屏全屏系统展示二手房市场的实时数据和分析结果，通过动态图表、地图、热力图等方式呈现市场的动态和趋势。一方面，只要有能上网的电脑，系统的管理员在任何地方任何时候都可以管理，工作效率进一步提高从而节省人力、物力，只要会打字即可，不需要很高的学历；推动技术创新与应用：研究和实践Python上海二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统，可以推动相关领域的技术创新和应用拓展，为房地产行业和大数据技术领域的发展注入新的活力。我们通过将本地电脑模拟为服务器进行本地操作，达到开发的最终效果。
Django实战: Python爬虫爬取链家上海二手房信息，存入数据库并在前端显示
大江狗
11-07 6657
好久没写Django实战教程了，小编我今天就带你把它与Python爬虫结合做出个有趣的东西吧。我们将开发这样一个应用，前端用户可以根据行政区划，房厅数和价格区间选择需要爬取的二手房房源信息，后台Python开始爬取数据。爬取数据完成后，通过Django将爬来的数据存入数据库并通过网页显示给用户。通过本文，你将学会: Django如何与Python爬虫结合与交互 如何利用split方...
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欢迎关注天善智能，我们是专注于商业智能BI，人工智能AI，大数据分析与挖掘领域的垂直社区，学习，问答、求职一站式搞定！对商业智能BI、大数据分析挖掘、机器学习，python，R等数据领域感兴趣的同学加微信：tstoutiao，邀请你进入数据爱好者交流群，数据爱好...
使用python爬取链家上海二手房信息的案例
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02-25 421
# -*- coding: utf-8 -*- import bs4 import requests def open_url(url): # url = 'https://su.lianjia.com/chengjiao/gongyeyuan/pg1/' hd = {} hd['User-Agent'] = 'Mozilla/5.0 (Windows NT 6.1) ...
python链家网二手房数据爬取
诺亚废船
08-13 2861
python链家网二手房数据爬取由于想练习一下Python的数据清洗，并将之前学习的机器学习内容付诸以实践，发现二手房市场的数据分析报告的内容十分匮乏。故此，通过Python爬取“链家网”杭州市二手房房源信息，辅助以Mongodb、PowerBI、Spss、Highchart实现数据的获取、数据的存储与查询、数据的初步统计描述、数据的可视化、数据的建模分析、数据的报表呈现。通过机器学习的随机森林算法
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一、前言 用户增长对企业非常重要，主要包括： 新增、留存、召回 。本文介绍一个实用的分析留存率的方法： Cohort Analysis （群组分析），APP的下载量越高并不是说产品就越好，产品若没有很好的留存，花费大量时间和资源来挖掘新客户也将是竹篮打水一场空。群组分析有利于衡量用户在每个漏斗的用户流失节点、用户流失数据，从而帮助你发现产品的用户的行为模式和用户增长点。从本质上讲，群组分析Cohort Analysis为你提供了一种数据驱动的方法，用群组分析Cohort Analysis方法，可以来帮助提
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基于Python分析上海链家9月二手房数据
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