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 ...

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 ...

python數據分析項目：鏈家二手房分析 數據來源：爬蟲獲取 數據內容：北京二手房數據 數據特征：11個特征變量 ， 1個目標變量 Price Direction : 房屋位置所處的方向 District : 房屋位置 Elevator : 電梯 Floor : 樓層 Garden ...

本文重點 系統分析網頁性質 結構化的數據解析 csv數據保存 環境介紹 python 3.8 pycharm 專業版 >>> 激活碼 #模塊使用 requests ...

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 ...

哈嘍，我是小張，大家好久不見啊~ 最近呢，對鏈家平台上的北京二手房數據做了個可視化分析，對目前北京的二手房交易情況有了個大致了解，最終得到一個很實在的結論：奮斗一輩子也買不到一個廁所這句話不是騙人的，是真的；關於具體分析內容客官請看下文 1，工具說明 本文用到的 Python 庫 ...

轉載請附帶原文地址：https://www.cnblogs.com/hello-zy/p/9440417.html 1 內容簡介 首先通過爬蟲采集鏈家網上所有南京二手房的房源數據，並對采集到的數據進行清洗；然后，對清洗后的數據進行可視化分析，探索隱藏在大量數據背后的規律；最后，采用一個聚類 ...

一、選題的背景 為什么要選擇此選題？要達到的數據分析的預期目標是什么？（10 分） 通過爬取Q房二手房信息，對爬取的數據進行進一步清洗處理，分析各維度的數據，篩選對房價有顯著影響的特征變量，探索上海二手房整體情況、價格情況。 二、主題式網絡爬蟲設計方案（10 分） 1.主題式網絡爬蟲名稱 ...