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租房数据分析实战代码与数据

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简介：
本书通过实际案例和源代码解析，深入浅出地讲解了如何运用Python等编程语言进行租房市场数据分析，帮助读者掌握实用的数据处理技巧。 租房数据挖掘实战代码与数据包含2700多条记录，非常适合初学者学习和参考。

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  • 租房数据分析实战代码与数据
    优质
    本书通过实际案例和源代码解析，深入浅出地讲解了如何运用Python等编程语言进行租房市场数据分析，帮助读者掌握实用的数据处理技巧。 租房数据挖掘实战代码与数据包含2700多条记录，非常适合初学者学习和参考。
     
  • Python数据分析实战代码.zip
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    《Python数据分析实战代码》是一本包含大量实用案例和源码解析的数据分析教程，旨在帮助读者掌握Python在数据处理与分析中的应用技巧。 Python数据分析实战源码提供了一套完整的实践教程与代码示例，帮助学习者掌握数据处理、分析以及可视化的核心技能。通过这些源码的练习，读者可以加深对Python在数据分析领域应用的理解，并能够独立完成复杂的数据分析项目。
     
  • 杭州租房信息爬虫数据清洗与大数据分析
    优质
    本项目旨在通过编写爬虫程序收集杭州地区的租房信息，并进行数据清洗和大数据分析，以提供有价值的市场洞察。 该项目涵盖了爬虫项目（抓取北京、上海、广州、深圳热门城市的租房信息）、数据清洗以及数据分析，非常值得下载。在数据分析过程中会产生大量图片，适合初学者入门大数据领域。
     
  • 北京租房数据分析案例.rar
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    本资料分析了北京市近年来的租房市场数据，涵盖租金变化、热门区域及租赁偏好等多方面内容，为租客和投资者提供决策参考。 北京租房数据统计分析案例通过收集整理大量房屋租赁市场数据，对北京市内的租金价格、房源分布以及租住人群需求等方面进行了深入研究与综合评估。该案例旨在为房东及寻求住房的个人提供有价值的参考信息，帮助他们更好地理解当前市场的动态趋势和潜在机遇。
     
  • 基于Spark的租房大数据分析
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    本项目利用Apache Spark高效处理租房领域的海量数据，深入挖掘用户偏好及市场趋势，旨在为租户和房东提供精准匹配建议与策略指导。 本项目通过 EXCEL 对出租房屋数据集进行预处理，并使用 Spark SQL 进行了租金前十的市辖区、各市辖区出租房屋的最大面积、最小面积、平均面积等数据分析；使用 Flask+Echarts 对数据进行了大屏可视化展示；利用 K-Means 聚类方法对出租房屋进行聚类分析，结果显示该数据集可分为三类；最后采用 Lasso 回归模型预测租金，优化后的 RMSE 值为 1074。
     
  • 北京房租情况的爬取与数据分析
    优质
    本项目旨在通过网络爬虫技术收集北京市不同区域的租房信息，并进行深入的数据分析，以揭示租金变化趋势及其影响因素。 该项目旨在通过爬虫技术收集北京连家房租情况的数据，并进行数据分析。项目包含可以直接运行的代码，适合初学者练习使用。
     
  • 租房数据分析系统的Hadoop应用
    优质
    本系统基于Hadoop框架开发，旨在通过大数据技术优化租房市场的分析与预测。通过对海量房源信息进行高效处理和深度挖掘，为用户提供精准的租房建议及市场趋势洞察。 技术路线：1. 数据爬取：使用Python从贝壳网站抓取租房信息，并进行数据清洗；2. 数据分析：利用MapReduce计算框架对收集的数据进行深入分析，涵盖的维度包括租房类型、各小区的房源数量、各小区的平均租金水平、价格区间以及不同居室类型的分布等；3. 数据可视化：通过Python结合Flask和echarts库，并使用MySQL数据库来展示数据。
     
  • 北上广深租房数据的Jupyter分析
    优质
    本项目使用Python和相关库在Jupyter Notebook中对北上广深四地的租房数据进行深度分析，揭示各城市租金分布、热门区域等关键信息。 北上广深的数据分析适合初学者及大学生课设答辩。首先进行数据清洗，然后绘制房屋朝向的柱状图、各地区平均单价前三名的横向柱状图、北上广深户型的饼图、以及北上广深各地区的房源数量折线图和词云图。
     
  • 【数据实例分析】基于Python的北京7000条租房数据解读
    优质
    本文章通过Python语言深入解析了北京地区的7000条租房数据，提供详实的数据实例分析和市场趋势洞察。 【数据分析实例】使用Python分析7000条北京的租房数据。