Python房价可视化分析的思路及实战

文山市房价可视化分析

毕业刚工作没几个月，就有朋友建议我去买房。作为一个数据狗，对于这种比较大项的支出还是比较慎重的，所以我需要知道：（1）文山的平均房价是多少？（2）该在哪买房？。

为了分析文山市房价的基本情况，作者利用网络爬虫抓取了安居客、房天下和58同城这几个网站上房价的数据，运用统计相关知识来解答作者的疑虑。

一、分析的思路

前段时间和几个朋友讨论过关于买房的问题，主要讨论的就是该不该买、买不买得起和去哪买得问题。于是就产生了一个想法，分析一下作者工作城市的房价情况。

1.数据来源

信息时代，只需要我们轻轻点击手机，就可以了解到与生活息息相关的信息。近几年，出现了很多平台方便用户发布和获取房产信息，通过查看站长之家其中比较具有代表性的是安居客、房天下和58同城。

在此次分析中，作者选择安居客、房天下和58同城的数据作为数据源。

2.分析步骤

• 数据收集
• 数据清洗
• 数据分析
• 数据展示

3.相关技术

分析过程中涉及到的技术主要包括：
- Python：数据分析领域的热门语言，主要完成网络爬虫功能抓取数据，以及数据清洗、转换等
- Excel：微软公司的代表性产品，数据分析中不可