自学数据分析与机器学习已有两月，近期房价问题引人深思，即兴做个上海市房价的数据分析小项目。上网一查上海市新楼盘价格，高的不忍直视，索性退而求其次，分析上海二手房的价格。 一、数据收集 常规做法是编写网络爬虫程序，爬取相关网站的数据信息。捷径是用八爪鱼爬虫软件爬取房天下、安居客等网站的二手房信息 ...

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 ...

本文重点 系统分析网页性质 结构化的数据解析 csv数据保存 环境介绍 python 3.8 pycharm 专业版 >>> 激活码 #模块使用 requests ...

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 ...

哈喽，我是小张，大家好久不见啊~ 最近呢，对链家平台上的北京二手房数据做了个可视化分析，对目前北京的二手房交易情况有了个大致了解，最终得到一个很实在的结论：奋斗一辈子也买不到一个厕所这句话不是骗人的，是真的；关于具体分析内容客官请看下文 1，工具说明 本文用到的 Python 库 ...

转载请附带原文地址：https://www.cnblogs.com/hello-zy/p/9440417.html 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 ...

一、选题的背景 为什么要选择此选题？要达到的数据分析的预期目标是什么？（10 分） 通过爬取Q房二手房信息，对爬取的数据进行进一步清洗处理，分析各维度的数据，筛选对房价有显著影响的特征变量，探索上海二手房整体情况、价格情况。 二、主题式网络爬虫设计方案（10 分） 1.主题式网络爬虫名称 ...