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二手房交易平台房价数据爬取工具.zip

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简介:
本项目为一个用于抓取二手房交易平台房价信息的数据爬虫工具包,帮助用户快速获取房产市场行情,便于进行数据分析和决策。 这是一个作者毕业设计的爬虫程序,用于从58同城、赶集网、链家、安居客、我爱我家网站上抓取房价交易数据。欢迎使用! 关于AWK文件(File_catalog.awk)提供的算法:这套算法是用GNU工具awk语言实现的,可以处理由上述爬虫采集的数据,并按月和房屋类型将其拆分到不同的文件中。 使用方法: 在Linux/Unix系统或者其他支持运行awk程序的操作平台上执行以下命令: ``` awk -f [File_catalog.awk的位置] [需要处理的爬虫数据] ``` 注意,用于处理的文件名需包含“xinfang”、“ershoufang”或“zufang”,并且第一列的数据应为年月格式(如201604)。

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    优质
    本项目为一个用于抓取二手房交易平台房价信息的数据爬虫工具包,帮助用户快速获取房产市场行情,便于进行数据分析和决策。 这是一个作者毕业设计的爬虫程序,用于从58同城、赶集网、链家、安居客、我爱我家网站上抓取房价交易数据。欢迎使用! 关于AWK文件(File_catalog.awk)提供的算法:这套算法是用GNU工具awk语言实现的,可以处理由上述爬虫采集的数据,并按月和房屋类型将其拆分到不同的文件中。 使用方法: 在Linux/Unix系统或者其他支持运行awk程序的操作平台上执行以下命令: ``` awk -f [File_catalog.awk的位置] [需要处理的爬虫数据] ``` 注意,用于处理的文件名需包含“xinfang”、“ershoufang”或“zufang”,并且第一列的数据应为年月格式(如201604)。
  • Java
    优质
    Java二手房交易平台是一款专为房产买卖双方设计的应用程序,利用Java技术搭建,提供便捷、安全的房源发布与搜索服务,助力用户轻松找到理想住宅或买家。 Java二手房交易系统对于Java开发者和学习者来说是一个很好的学习资源。
  • Java
    优质
    Java二手房交易平台是一款专为二手房买卖设计的应用程序。它采用Java语言开发,提供全面、便捷的房屋交易服务,包括房源发布、查询和在线交流等功能,致力于打造安全可靠的房产交易平台。 Java二手房交易系统对于Java开发者和学习者来说是很不错的学习资料。
  • 系统
    优质
    二手房交易平台系统是一款专为购房者和卖家设计的在线服务软件,提供全面、准确的房产信息及便捷交易流程。 二手房屋交易系统是基于JavaWeb开发的,并使用了Servlet技术来实现功能模块,包括二手房发布、预约、上传合同以及个人信息管理等功能。数据库采用的是MySQL 5.6版本,项目包含了建表的SQL文件及详细的文档设计与数据库设计方案。项目的运行环境为MyEclipse2014和Tomcat7及以上版本。
  • 格预测分析
    优质
    本项目旨在通过爬取二手车交易平台的数据,利用数据分析技术进行清洗、处理及建模,以实现对二手车未来交易价格的有效预测。 本项目旨在通过分析二手车交易数据来预测车辆的售价。我们收集了多个网站上的二手车数据以及一些公开的数据集,并对这些数据进行了特征分析。研究发现,发动机类型、变速箱、发动机功率、汽车行驶里程及销售方信息在很大程度上影响着汽车的价格。 此外,尽管部分在线平台提供的二手车辆信息存在缺失的情况,但大部分的车辆详情仍然与其售价相吻合。然而由于一些网站上的二手车信息不够完整,因此难以准确预测价格。
  • 源代码
    优质
    二手房交易平台源代码是一款专为房地产中介和个人房东设计的在线交易系统软件开发工具包。它包含了网站前端展示、后台管理系统以及数据库交互等核心功能模块,旨在简化二手房买卖和租赁流程,提高用户操作便捷性和安全性。 需要连接数据库,并使用ASP.NET技术开发一个网站,包括用户注册和房源发布等功能模块。
  • 绿色风格的产网网站模板.zip
    优质
    这是一个采用绿色设计风格的房产网二手房交易平台网站模板,旨在为用户提供清新舒适的浏览体验和便捷的操作界面。 这款绿色大气宽屏的房地产销售网站HTML响应式模板有两种不同风格的主页:多页版和单页视差版。它适用于展示别墅、土地、公寓以及二手房等各类房产,非常适合房地产公司使用来推广他们的物业。
  • 郑州链家
    优质
    本项目旨在通过编写Python程序爬取郑州链家网上的二手房信息数据,为房产数据分析和研究提供详实的数据支持。 使用爬虫抓取链家郑州二手房的数据。
  • PythonPlanet | 解读
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    PythonPlanet专注于通过Python数据分析技术解析二手房市场动态与趋势,为用户提供详尽的数据解读和深入见解。 项目概况:该项目利用Python对北京二手房经纪人的成交数据进行综合分析,涉及pandas、numpy以及matplotlib绘图的应用。内容包括数据读取、清洗及离散化处理,并运用了分组分析、假设验证分析及相关性分析等方法。 具体目标如下: 1. 分析北京二手房的成交价格分布情况。 2. 识别成交量超过一亿的经纪人及其相关因素。 3. 查找每个经纪人的最高五笔成交记录,按总价排序。 数据概况:该项目的数据集涵盖了从2011年到2016年间在北京地区发生的约16万2千条二手房交易记录。这些数据包含全面的信息字段(具体信息字段未在原文中列出)。