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【数据实例分析】基于Python的北京7000条租房数据解读

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简介:
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。

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  • Python7000
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    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。
  • 7000报告.rar
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    本报告基于对北京7000余条租房信息的大数据分析,深入剖析了北京市不同区域房租价格、房屋类型与租赁需求的关系,为租房者及房地产投资者提供详实参考。 # 1. 数据集介绍 这是一份包含北京地区7000多条租房记录的数据集合,数据被分割成8个相同结构的CSV文件。 # 2. 数据处理步骤 利用pandas库将这些分散的数据文件合并为一个整体,并进行必要的清洗和预处理工作。最终,经过清理后的高质量数据会被导入到SQLite数据库中存储。 ## 3. 数据分析与可视化结果 ### 整体情况概述 该数据集包含6024个房源信息记录,平均而言每平米的租金价格约为169元人民币;每个独立出租单元的平均面积为大约15.68平方米。 ### 区域分布特点 在不同区域内的房源数量方面,朝阳区和通州区显示出明显的优势地位,它们拥有的租赁单位远超其他城区,反映出这些地方具有较高的市场活跃度及较大的人口流动性与密度。 #### 房价最高的小区排名 半壁街南路1号院以596元/平方米的租金位列榜首,这几乎是全市平均价格(约169元)的3倍。 从房屋户型来看,2-4室之间的住宅类型占据主导地位。 考虑到上文提及的每套房源平均面积约为15.68平米这一事实,则可以推断大部分出租单元属于合租形式,毕竟高昂的生活成本使得单人独立居住变得相对困难。 根据国家相关规定,楼层数达到7层以上时必须安装电梯。基于此标准划分有无电梯设施后发现:配备电梯的住宅数量较多,并且这类房源平均每平米租金比不带电梯的房子贵约10元。 进一步细分楼层高度对价格的影响: - 不论是否有电梯配置,在低楼层中,出租成本普遍较高。这主要是因为北京地处北方气候干燥少雨(通常不会出现所谓的“回南天”),并且底层便于日常出行; - 对于高层住宅而言,安装了电梯的单位租金也相对偏高;可能的原因在于这些位置往往能够提供更好的视野和景观享受。 根据房源数量统计发现,在没有配备电梯的情况下,较高楼层的出租单元最为常见。然而这类房产似乎最难被市场接受(从价格趋势中也可以观察到这一点),说明非电梯高层住宅在租赁市场上存在一定的挑战性。
  • .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。
  • 情况爬取与
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    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。
  • Python可视化及3D展示——测有效
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    本项目利用Python进行北京租房市场数据分析与可视化,结合3D技术展现租房分布情况,旨在提供实用有效的租房信息参考。 基于Python的北京房屋出租数据可视化分析与3D展示
  • 链家.csv
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    该文件包含链家网在北京地区的房屋租赁信息数据,涵盖不同区域、户型和价格等详细资料,为研究北京住房市场提供有力支持。 链家北京租房数据.csv
  • 上广深Jupyter
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    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。
  • Spark
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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。
  • 利用Python链家二手.zip
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    本资料提供使用Python语言对链家网北京地区二手房交易信息进行抓取、清洗及分析的方法和代码。适合初学者学习房产数据分析技术。 基于Python的二手房数据分析旨在解决以下几个问题:1)市场情况分析:过去五年内市场的成交单价和总价有何变化?整体销售趋势如何?北京哪些区域的二手房销售表现最佳?