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北京二手房市场数据，含房价、地址、户型及面积信息.csv

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简介：
该文档提供了北京市二手房市场的详细数据，包括房价、房源位置、户型和建筑面积等信息，便于用户全面了解当前二手房交易情况。 北京的二手房价数据包括房价、地址、户型、面积以及价格等详细信息。

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  • 北京二手房市场数据，含房价、地址、户型及面积信息.csv
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    该文档提供了北京市二手房市场的详细数据，包括房价、房源位置、户型和建筑面积等信息，便于用户全面了解当前二手房交易情况。 北京的二手房价数据包括房价、地址、户型、面积以及价格等详细信息。
     
  • 北京二手房市场博文CSV数据
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    该文档包含关于北京二手房市场的博文CSV数据，记录了各篇文章的关键信息，为研究者和投资者提供了宝贵的市场分析资源。 本段落通过项目实战的方式对北京二手房房价进行了分析与预测。文章详细介绍了数据收集、特征工程以及模型构建的过程，并分享了作者在数据分析过程中的一些心得和经验。通过对历史数据的深入挖掘，结合机器学习算法的应用，试图为读者提供一个全面理解北京二手房市场动态的方法。
     
  • 北京租房市场价格及房源地理位置数据
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    本项目聚焦于分析北京市租房市场的价格动态和房源地理分布情况，旨在为租客与房东提供有价值的数据参考。 获取时间为2023年2月3日，数据来源于房天下租房网站。以下是全部为一室一厅整租的租房数据： 数据属性表内容包括： - 面积（平方米） - 所处地区（如朝阳、顺义、大兴等） - 街道名称（如百子湾、十里堡等） - 小区名称（如天裕昕园、贵园北里等） - 月租（元/月） - 位置特点（独门独卫、采光好、交通便利等） - 位置信息（距亦庄线荣京东街站约xxx米） - 经度（WGS84） - 纬度(WGS84) 数据为房天下网页获得，所有权归房天下所有。本人仅做整理工作，请勿用作商业用途。 数据使用方法：解压后的文件格式为json，可通过Arcgis软件工具箱中的json转要素功能转换成点要素。如有其他需求可单独定制。
     
  • 二手房金融数据挖掘-Jupyter在北京的应用：北京市二手房市场分析
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    本项目利用Jupyter工具深入分析北京二手房市场的金融数据，通过数据挖掘技术揭示市场趋势和规律，为购房者与投资者提供决策支持。 金融数据挖掘Jupyter—北京市二手房数据分析
     
  • 南京房价信息-爬取数据.csv
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    该文件包含了从网站上爬取的关于南京市各区域房屋价格的信息，内容包括但不限于房源位置、面积和价格等关键数据。 我们从Q房网获取了南京二手房的数据，仅供参考。该数据集可用于进行数据挖掘与分析，通过已有的房屋所处地区、所在板块以及均价，可以分析出哪个板块的小区房价变动趋势最明显。
     
  • 上海二手房价格数据.csv
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    该文件包含了上海市二手房交易的价格信息，包括房屋面积、位置等详细数据，便于分析房地产市场趋势。 需要整理的2019年10月份上海市各小区二手房价数据，包括地理坐标，可用于数据分析、学习以及地图大数据可视化分析。
     
  • 北京房地产价格数据集.rar
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    该数据集包含了北京市不同区域、不同类型房产的价格信息及相关的属性特征。适合用于研究房价变动趋势和影响因素。 北京房价数据集包含了有关北京市房地产市场的详细信息。文件名为“北京房价数据集.rar”。
     
  • 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。
     
  • 房价数据集（含波士顿房价信息）
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    本数据集包含详细的波士顿地区房屋价格及相关属性信息，适用于预测模型构建与房地产市场分析研究。 该资源包含波士顿房价数据集以及另外两个房价文件，每个文件的特征数量超过10个。此外还附带一份应用数据分析课程报告和一份亲测可用的多元线性回归预测代码，在报告中有详细说明代码使用方法。
     
  • 链家北京租房数据.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