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杭州小区房价数据大全.zip

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简介：
本资料包包含了杭州市各小区详细的房价信息，帮助您轻松了解和比较不同区域内的房产价格动态。 杭州小区房价数据.zip包含了地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数、房屋总数以及百度经纬度和高德经纬度的相关信息。

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  • 杭州小区房价数据大全.zip
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    本资料包包含了杭州市各小区详细的房价信息，帮助您轻松了解和比较不同区域内的房产价格动态。 杭州小区房价数据.zip包含了地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数、房屋总数以及百度经纬度和高德经纬度的相关信息。
     
  • 2019年杭州房价数据.rar
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    该文件包含2019年度杭州市各区域房价详细数据，包括月度均价、成交套数等信息，为房地产市场分析与投资决策提供参考。 19年杭州房价数据来源于安居客二手房和搜房网新房。
     
  • 广州链家小区房价数据.xlsx
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    该文件包含广州市内各个区域链家平台上的最新小区房价信息，旨在为购房者、投资者及房地产行业从业者提供详实的数据支持和参考。 北京、广州、深圳和上海的房价数据CSV/EXCEL中的广州数据由我们定制的爬虫程序从互联网上采集（类似于搜索引擎的爬虫），所有数据均为网站公开且非隐私的数据，任何人均可查看。我们没有使用任何非法手段（例如黑客技术）来获取网站上的非公开数据。如果您认为我们的行为侵犯了您的合法权益，请联系我们予以处理。此外，我们只能保证数据与目标网站的一致性，并不能确保源数据本身的准确性。
     
  • 苏州住宅区房价数据.xlsx
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    该文档《苏州住宅区房价数据.xlsx》包含了苏州市各住宅区域详细的房价信息，包括但不限于均价、涨跌情况及房源数量等，为购房者和投资者提供全面的数据支持。 这段文字包含了地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数、房屋总数以及经纬度坐标的相关信息。这些坐标包括了百度地图的经度和纬度，同时也提供了WGS1984系统的经度和纬度数据。
     
  • 加州房价数据集
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    加州房价数据集包含美国加利福尼亚州多个区域的房产交易信息，涵盖房屋价格、卧室数量、浴室数量及地理位置等关键属性。 加州房价数据集包含了有关加州各地房产价格的详细信息。该数据集通常用于研究房地产市场趋势、分析影响房价的因素以及进行预测模型开发等工作。它提供了包括房屋特征如卧室数量、浴室数量等在内的多个变量，同时也记录了每个房产的具体位置和相应的销售价格。这样的数据资源对于研究人员及从业者来说是非常宝贵的工具。
     
  • 加州房价数据集
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    加州房价数据集包含了美国加利福尼亚州各个地区的房价信息，包括房屋价格、卧室数量、浴室数量及地理位置等详细属性，是研究房地产市场的重要资源。 加州的住房价格近年来持续上涨。这一趋势受到多种因素的影响，包括人口增长、就业机会增加以及地理位置优越等因素。特别是在硅谷地区，由于高科技产业的发展吸引了大量人才迁入，导致房价进一步攀升。与此同时，在洛杉矶等其他主要城市区域，尽管面临经济波动和市场调整的压力，但总体来看住房价格依旧保持在较高水平。 此外，加州的房地产市场还面临着供应短缺的问题。新建房屋的数量无法满足需求的增长速度，尤其是在热门地区更是如此。因此，在供需关系紧张的情况下，房价自然会不断上涨。 值得注意的是，并非整个加州的所有区域都经历着同样的价格上涨情况。一些较为偏远或者经济发展相对缓慢的地方可能会出现价格稳定甚至略有下降的现象。然而总体而言，该州的住房市场仍然处于一个非常活跃且具有挑战性的状态之中。
     
  • 杭州租房信息爬虫数据清洗与大数据分析
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    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。
     
  • 北京和杭州小区房产信息包含经纬度
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    本资料集收录了北京市与杭州市多个小区的详细房地产信息，特别标注了每个房源的精确地理位置坐标（经纬度），为房地产业内人士及研究者提供了宝贵的参考数据。 北京及杭州小区的房产数据包含经纬度信息。
     
  • 杭州房源数据爬取与分析预处理.zip
    优质
    本项目为杭州房源信息的数据采集及预处理工作，包含使用Python技术进行网页抓取和数据分析处理，旨在提供详尽的杭州房产市场参考。 使用Python编写一个爬虫程序来获取杭州市的房源数据，并进行预处理和数据分析。此程序允许用户根据需要更改地区设置以适应不同区域的需求。
     
  • 广州住宅区房价信息
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    本资料提供了广州市内主要住宅区最新的房价信息，包括各区域的均价、热门楼盘详情及近期市场动态，帮助购房者做出明智决策。 “广州小区房价数据”这一主题涵盖了广州市内各个小区的房价信息，通常是一份包含大量房地产市场统计数据的数据集。这些数据对于分析广州房地产市场的走势、房价水平以及区域差异具有重要意义，对投资者、政策制定者及普通市民了解当地房产情况极具参考价值。 描述简洁明了，“广州小区房价数据”指的是关于广州市不同小区的房价资料。这样的数据通常包括但不限于：小区名称、地理位置、平均房价、成交价格、房屋面积、户型结构、建筑年代和周边设施等多种指标。通过这些信息，我们可以深入理解广州各区域的房价状况，例如哪些区域的房价较高或更具性价比，以及房价的变化趋势等。 “shp”是一个地理信息系统（GIS）中的文件格式，用于存储地图要素如边界、点线多边形等的空间数据。在这里，“shp”标签可能意味着数据中包含有广州小区的具体地理位置信息，使我们能够将房价与具体位置对应起来进行空间分析。例如，可以直观地查看房价分布与城市规划、交通设施和教育资源等因素的关系。 文件名为“广州小区房价数据.xlsx”的Excel电子表格包含了大量结构化数据。这种格式便于组织和处理大规模的数据集，并支持快速理解和分析价格信息。在Excel中可能有多个工作表分别记录了不同的指标或按时间、区域等维度分类的数据，帮助用户过滤、排序及计算。 基于上述内容可以提取出以下关键知识点： 1. **房地产数据分析**：通过对广州小区房价数据的深入研究，能够洞察市场的供需状况和价格变化趋势，为投资决策提供参考。 2. **地理信息系统应用**：“shp”格式文件能结合地理位置信息揭示房价与城市规划、交通等要素的关系，并进行空间分析。 3. **Excel数据处理**：利用Excel的数据清洗、整理及分析功能可以有效地展示平均值、中位数和最高最低价，同时通过图表直观呈现价格分布情况。 4. **数据可视化**：使用地图或图表形式展现广州各区域的房价差异有助于用户理解地域特征。 5. **影响房价的因素**：在数据分析时应考虑交通便利性、学区资源以及周边配套设施等因素对房价的影响。 这份“广州小区房价数据”提供了丰富的研究素材，无论是学术分析还是实际投资决策都具有很高的实用价值。通过深入挖掘和分析可以获得关于广州房地产市场的深刻见解，并据此作出更明智的决定。