Advertisement

Python数据分析与可视化：探索北京二手房数据的获取与分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本课程将带领学员深入学习如何利用Python进行数据分析和可视化，聚焦于北京二手房市场的实际案例，教授从数据抓取到深度分析的全过程。 雨课堂在北京邮电大学的作业参考材料提供了一些有用的指导和资源，帮助学生更好地完成课程要求的任务。这些资料通常包括以往学生的优秀作品、常见的问题解答以及相关的学习建议等信息，旨在辅助同学们理解和掌握课程内容的关键点，并鼓励他们积极参与到讨论中来。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • Python数据分析与可视化：探索北京二手房数据的获取与分析
    优质
    本课程将带领学员深入学习如何利用Python进行数据分析和可视化，聚焦于北京二手房市场的实际案例，教授从数据抓取到深度分析的全过程。 雨课堂在北京邮电大学的作业参考材料提供了一些有用的指导和资源，帮助学生更好地完成课程要求的任务。这些资料通常包括以往学生的优秀作品、常见的问题解答以及相关的学习建议等信息，旨在辅助同学们理解和掌握课程内容的关键点，并鼓励他们积极参与到讨论中来。
     
  • 【任务】05-探索北京二手房数据的获取与分析
    优质
    本课程将引导学员深入了解如何收集和解析北京地区的二手房交易信息，涵盖数据源介绍、采集技巧及数据分析方法等。 同学们好，请提交计分练习的整个项目，包括源码与生成的数据和图片压缩！在链家二手房平台上爬取自己家乡或北京3~4个区域的二手房信息，处理后保存为data.csv，并探究不同区的二手房总价数据。
     
  • 北京二手房数据的分析与可视化.rar
    优质
    本项目通过收集整理北京市二手房交易数据，运用数据分析技术探究房价变动趋势，并采用Python等工具进行数据可视化展示。 人工智能项目实训包括可运行代码和文档，以及各种常用的代码示例：百度PyEcharts教程、当当网分析可视化、笔趣看小说完本下载、斗鱼直播房间直播动态数据采集、王者荣耀小助手。
     
  • 北京二手房数据，适用于分析与可视化
    优质
    本资源提供北京市最新二手房交易数据，涵盖房价、面积、户型等信息，适合用于市场分析和数据可视化展示。 数据文档 背景描述： 本平台收集了北京市二手房的信息，用于数据分析与可视化。 数据说明： 字段包括：市区、小区、户型、朝向、楼层、装修情况、电梯配备状况、面积（平方米）、价格（万元）以及年份。 各字段的数据类型如下： - 市区: 字符串 - 小区: 字符串 - 户型: 字符串 - 朝向: 字符串 - 楼层：整数 - 装修情况: 字符串 - 电梯配备状况: 字符串 - 面积（平方米）：浮点数 - 价格（万元）：浮点数 - 年份：整数 数据来源： 该数据来源于某平台爬虫抓取。 问题描述： 本数据分析适用于以下方面： 1. 北京二手房地理分布 2. 二手房价格分析 3. 二手房面积分布情况 4. 预测二手房价 5. 各字段间相关性分析
     
  • 基于Python的南京二手房数据分析与可视化.zip
    优质
    本项目使用Python进行数据抓取、清洗和分析，聚焦于南京市二手房市场，通过图表形式直观展示房价分布、区域价格差异等信息。 基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析 内容简介：首先通过爬虫技术从链家网站上抓取所有南京二手房房源的数据，并对这些原始数据进行清洗；接着利用数据分析工具，将清洗后的数据进行可视化展示以探索隐藏在大量信息中的规律和趋势。最后采用k-means聚类算法来分类所有的二手房数据，根据结果总结出不同类型的房产分布情况。 应用技术介绍： 1. Python网络爬虫：Requests库与Beautifulsoup用于网页内容抓取。 2. 数据分析工具：Numpy、Matplotlib及Pandas等Python包进行数据分析和可视化展示。 3. k-means聚类算法：用于对数据集中的房源信息进行分类处理。 在数据采集阶段，通过编写网络爬虫程序从链家网站获取南京二手房的相关信息。首先需要理解该网站的结构布局，例如，在主页上可以找到各区域位置名称、当前总房源数量等关键信息的位置，并根据这些线索设计合理的抓取策略以确保收集全面的数据集。 3.1 数据采集：这部分通过编写网络爬虫程序从链家网获取南京所有二手房的信息。这是整个分析工作的基础步骤，目的是获得原始数据用于后续处理和研究。 3.2 数据清洗：在完成初步的网页信息提取后，还需要对抓取到的数据进行预处理工作（比如删除无用字段、填补缺失值等），确保最终得到高质量且易于操作的数据集。 以上是关于南京二手房市场情况的一个综合性分析案例展示。通过上述方法和技术的应用可以全面了解当前市场上二手房的基本特征及其分布状况，并为购房者提供有价值的参考依据。
     
  • Python数据分析殿堂：数据探索与可视化
    优质
    本书深入浅出地讲解了如何运用Python进行高效的数据分析、探索及可视化，带领读者步入数据科学的大门。 本课程采用轻松幽默的讲授方式，结合大量具体的例子进行实战讲解，旨在帮助学生掌握Python数据处理与分析的基础知识及技能。通过大量的练习和案例详细解析每个知识点，并且强调理论联系实际。 完成该课程后，学员将能够熟练使用pandas、numpy、matplotlib等数据分析工具；同时了解标准的数据分析流程并学会运用可视化方法展示数据及其结果。
     
  • 基于北京二手房价格数据的探索性分析及评估——数据获取阶段
    优质
    本研究旨在通过分析北京二手房市场数据，探讨房价影响因素。本文首先介绍数据收集过程与方法，为后续的数据探索和模型构建奠定基础。 基于北京二手房价数据的探索性数据分析和房价评估——获取数据
     
  • 基于Python的南京二手房数据分析与可视化设计
    优质
    本项目运用Python语言对南京市二手房数据进行深度分析和可视化展示，旨在揭示市场趋势并辅助决策制定。 ## 开发环境：PyCharm工具，Python3.7环境 ### 1 内容简介 首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用k-means聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，并根据聚类分析的结果将这些房源大致分类，以概括总结全部数据。通过上述分析，可以了解目前市面上二手房的各项基本特征及房源分布情况，从而帮助购房决策。 ### 2 应用技术介绍 (1) Python网络爬虫技术：Requests、Beautifulsoup (2) Python数据分析技术：Numpy、Matplotlib、Pandas (3) k-means聚类算法 (4) 高德地图开发者应用JS API
     
  • 北京各区二手房数据分析及可视化展示
    优质
    本项目通过收集并分析北京市各区的二手房数据，运用图表和地图进行直观的数据可视化展示，帮助用户快速了解各区域房价动态与市场趋势。 北京各城区二手房数据分析及可视化展示。