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深圳各区二手房用例

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  •      文件类型：CSV

简介：
该市各区完整的、规范的二手房交易信息数据库

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  • 链家网深圳二手房信息-2020.04.03
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    链家网提供最新、最全面的深圳二手房交易信息。2020年4月3日的数据涵盖各区房源详情，包括价格、面积和户型等详细资料，助您轻松找到理想居所。 通过爬虫获取的链家网深圳二手房2020年4月3日的数据包含11个字段：区域（area）、标题（title）、社区名称（community）、位置描述（position）、税费信息（tax）、总价（total_price）、单价（unit_price）、房屋类型（hourseType）、房屋面积（hourseSize）、朝向（direction）和装修情况（fitment）。
  • 深圳各区域GeoJSON（含深汕合作区）
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    本资源提供深圳市各区及下辖街道的GeoJSON数据文件，详细覆盖至深汕特别合作区，便于地理信息分析与应用开发。 深圳市各区的geojson数据包括深汕合作区的相关地理信息。
  • 20 - Python分析链家深圳二手房房源数据
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    本项目利用Python编程语言对链家网站上的深圳市二手房交易数据进行收集、清洗和分析，旨在揭示市场趋势及价格分布。 20 | 使用Python进行链家深圳二手房房源数据分析
  • 深圳各辖区边界shp文件
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    本资源提供深圳市各区精确边界信息的矢量数据（shp格式），适用于地理信息系统分析和城市规划研究。 根据行政图手描属于课程作业的一部分，可能精确度略低，适合GIS初学者练习使用。
  • 深圳各区域最新JSON数据
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    本资料提供深圳市各区最新的JSON格式数据，涵盖行政区划、人口统计及经济发展等信息，便于开发者和研究者进行数据分析与应用开发。 深圳最新10区的JSON数据包含了新增的坪山区、大鹏区、光明区和龙华区。
  • 深圳二手房市场房价分析及预测模型建立.zip
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    本项目旨在通过数据分析深圳二手房市场的历史价格数据，识别影响房价的关键因素，并构建预测模型以预判未来趋势。 深圳的二手房房价建模分析与预测使用了安居客上的二手房数据作为数据源，并采用了岭回归等多种模型进行研究。
  • 基于Python的深圳二手房价格预测模型.zip
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    本项目为基于Python的数据分析项目，旨在构建深圳二手房价格预测模型。通过收集和处理房地产数据，应用统计学习方法进行房价预测，以辅助房产投资者与置业者做出决策。 基于Python的二手房数据分析可以用于建立房价预测模型。利用这份数据集，我们可以用Python创建一个有效的房价预测工具。
  • 深圳2024年链家二手房数据及源码集合
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    本资料集收录了2024年深圳市链家房地产经纪公司的二手房详细数据和相关源代码，为房产研究人员与投资者提供全面信息支持。 在探讨深圳房地产市场时，链家二手房数据集为我们提供了一个重要的视角。特别是在2024年，随着市场的波动和变化，链家后台的二手房源数据成为分析市场趋势的重要参考。 首先，链家二手房数据集包含了丰富的信息，如房源标题、面积、所在社区、位置、总价、单价、房型、朝向以及装修情况等。这些数据为我们提供了详尽的市场信息，使我们能够全面了解深圳二手房市场的现状。 在获取数据源码时，通常涉及的是从链家网站爬取这些数据的代码。这些代码使用了Python等编程语言，并结合如BeautifulSoup等库来解析HTML页面，从而获取所需的数据。需要注意的是，在进行此类操作时必须遵守相关法律法规和网站的robots.txt协议，确保数据的合法性和合规性。 对于深圳2024年的链家二手房数据集，我们可以观察到一些趋势。例如，从2024年1月的数据来看，二手房成交量呈现出企稳回升的趋势，而新房成交量则继续探底。这表明在当前市场环境下，二手房市场相对更为活跃。同时，从链家后台的数据变化趋势来看，二手房的挂盘量正在逐步下降，房价虽然积重难返但也在筑底企稳。