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 ...
环境: R 研究对象: . 二手房数据的区域特征 . 二手房数据的面积特征 . 导入原始数据 setwd Users mac Desktop lianjia d read.csv Users mac Desktop lianjia Lianjia.csv . 数据清洗 将数据设置为数据框格式,并查看数据汇总信息 as.data.frame d summary d 初步观察:一共有 个变量,目标变量 ...
2020-01-04 06:30 0 1142 推荐指数:
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 ...
继续上一篇的工作继续分析广州链家二手房的数据。 >> 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 ...
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 ...
数据来源 数据页面: 链家网南京(https://nj.lianjia.com/chengjiao/) 链家网数据量很大,这里只用南京的二手房成交数据。 如下图: 数据采集 链家网的页面数据比较整齐,采集很简单,为了避免影响别人使用,只采集的南京的二手房成交数据, 采集频率也很低,总共 ...
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 ...
背景: 公司需要分析通过二手房数据来分析下市场需求,主要通过爬虫的方式抓取链家等二手房信息。 一、分析链家网站 1.因为最近天津落户政策开放,天津房价跟着疯了一般,所以我们主要来分析天津二手房数据,进入链家网站我们看到共找到29123套天津二手房; 2.查看 ...
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 ...