繼續上一篇的工作繼續分析廣州鏈家二手房的數據。 >> Normality Test 用nortest package 的 ad.test() 分別對三個主要因素(面積,總價和均價)進行正態分布檢驗,結果顯示這三個變量都不滿足正態分布,而 Q-Q Plot 的表現方式就更直 ...
項目分享目的:在學習完Numpy,Pandas,matplotlib后,熟練運用它們的最好方法就是實踐並總結。在下面的分享中,我會將每一步進行分析與代碼展示, 希望能對大家有所幫助。 項目名稱:鏈家二手房數據分析 項目概述:本項目主要利用上面提到的三個工具進行數據的處理,從不同的維度對北京各區二手房市場情況進行可視化分析,為后續 數據挖掘建模預測房價打好基礎。 數據鏈接:鏈接:https: pan ...
2020-08-30 21:53 0 1649 推薦指數:
繼續上一篇的工作繼續分析廣州鏈家二手房的數據。 >> Normality Test 用nortest package 的 ad.test() 分別對三個主要因素(面積,總價和均價)進行正態分布檢驗,結果顯示這三個變量都不滿足正態分布,而 Q-Q Plot 的表現方式就更直 ...
上一篇分享了爬取鏈家二手房的數據,接下來就應該是分析這份數據。 小插曲:懶洋洋的夏天到了連人也變得懶洋洋的了(借口!)。拖拖拉拉地等到了鏈家網頁改版等到了二手房放盤數目又多了 10,000 + 套(樓市小復蘇?),總之又不得不重新爬了一份 51,000 + 的數據。 Inspect Data ...
環境: R 研究對象: 1. 二手房數據的區域特征 2. 二手房數據的面積特征 1. 導入原始數據 setwd("/Users/mac/Desktop/lianjia/") d = read.csv("/Users/mac/Desktop/lianjia ...
數據來源 數據頁面: 鏈家網南京(https://nj.lianjia.com/chengjiao/) 鏈家網數據量很大,這里只用南京的二手房成交數據。 如下圖: 數據采集 鏈家網的頁面數據比較整齊,采集很簡單,為了避免影響別人使用,只采集的南京的二手房成交數據, 采集頻率也很低,總共 ...
案例:通過分析上海的二手房的數據,分析出性價比(地段,價格,未來的升值空間)來判斷哪個區位的二手房性價比最高 1.載入包 2.加載數據集 3.查看數據集 數據集有以下幾個字段構成 探究影響房價的主要因素是什么 4.查看戶型的分布 ...
房價數據分析 數據簡單清洗 data.csv 數據顯示 各區均價分析 運行如圖 全市二手房裝修程度分析 各區二手房數量所占比比例 熱門戶型均價分析 前面三個圖較簡單,最后相對於前面三個較為麻煩 先獲取得到熱門戶型前五名,通過戶型得到 ...
自學數據分析與機器學習已有兩月,近期房價問題引人深思,即興做個上海市房價的數據分析小項目。上網一查上海市新樓盤價格,高的不忍直視,索性退而求其次,分析上海二手房的價格。 一、數據收集 常規做法是編寫網絡爬蟲程序,爬取相關網站的數據信息。捷徑是用八爪魚爬蟲軟件爬取房天下、安居客等網站的二手房信息 ...
之前在博客分享了利用 R 和 rvest 包爬蟲的基礎方法。現在就來實戰一下:爬取鏈家網廣州 40,000+ 套二手房的數據。 ![lianjia homepage](https://img2018.cnblogs.com/blog/1705277/201906 ...