链家广州二手房的数据与分析——数据分析1
上一篇分享了爬取链家二手房的数据，接下来就应该是分析这份数据。 小插曲：懒洋洋的夏天到了连人也变得懒洋洋的了（借口！）。拖拖拉拉地等到了链家网页改版等到了二手房放盘数目又多了 10,000 + 套（楼市小复苏？），总之又不得不重新爬了一份 51,000 + 的数据。 Inspect Data ...
原文：链家广州二手房的数据与分析——数据分析2
继续上一篇的工作继续分析广州链家二手房的数据。 gt gt Normality Test 用nortest package 的 ad.test 分别对三个主要因素 面积，总价和均价 进行正态分布检验，结果显示这三个变量都不满足正态分布，而 Q Q Plot 的表现方式就更直观了： 房子的面积 房子的总价 房子的单价 因为房子的面积，总价和单价这三个变量均不满足正态分布，所以就不能对这三个变量进行 ...
2019-08-11 12:01 1 816 推荐指数：
相关推荐
数据分析项目之：链家二手房数据分析
项目分享目的：在学习完Numpy，Pandas，matplotlib后，熟练运用它们的最好方法就是实践并总结。在下面的分享中，我会将每一步进行分析与代码展示， 希望能对大家有所帮助。 项目名称：链家二手房数据分析 项目概述：本项目主要利用上面提到的三个工具进行数据的处理 ...
链家北京二手房数据分析
环境: R 研究对象： 1. 二手房数据的区域特征 2. 二手房数据的面积特征 1. 导入原始数据 setwd("/Users/mac/Desktop/lianjia/") d = read.csv("/Users/mac/Desktop/lianjia ...
链家广州二手房的数据与分析——爬取数据
之前在博客分享了利用 R 和 rvest 包爬虫的基础方法。现在就来实战一下：爬取链家网广州 40,000+ 套二手房的数据。 来判断哪个区位的二手房性价比最高 1.载入包 2.加载数据集 3.查看数据集 数据集有以下几个字段构成 探究影响房价的主要因素是什么 4.查看户型的分布 ...
Python某地区二手房房价数据分析
房价数据分析 数据简单清洗 data.csv 数据显示 各区均价分析 运行如图 全市二手房装修程度分析 各区二手房数量所占比比例 热门户型均价分析 前面三个图较简单，最后相对于前面三个较为麻烦 先获取得到热门户型前五名，通过户型得到 ...
python链家二手房分析
python数据分析项目：链家二手房分析 数据来源：爬虫获取 数据内容：北京二手房数据 数据特征：11个特征变量 ， 1个目标变量 Price Direction : 房屋位置所处的方向 District : 房屋位置 Elevator : 电梯 Floor : 楼层 Garden ...