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广州链家网二手房数据（2020年4月22日）

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简介：
本页面提供广州链家网最新二手房信息及数据报告，涵盖房源数量、价格走势等关键指标，助您全面了解2020年4月22日当天广州市区的房产市场概况。 通过爬虫从链家网广州二手房页面获取了2020年4月22日的数据，包含14个字段：area（区域）、title（标题）、community（社区名称）、position（位置描述）、tax（税费情况）、total_price（总价）、unit_price（单价）、hourseType（房屋类型）、hourseSize（房屋面积）、direction（朝向）、fitment（装修状况）、floor（楼层信息）、built_time（建成时间）和type（物业类型）。

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  • 广州链家网二手房数据（2020年4月22日）
    优质
    本页面提供广州链家网最新二手房信息及数据报告，涵盖房源数量、价格走势等关键指标，助您全面了解2020年4月22日当天广州市区的房产市场概况。 通过爬虫从链家网广州二手房页面获取了2020年4月22日的数据，包含14个字段：area（区域）、title（标题）、community（社区名称）、position（位置描述）、tax（税费情况）、total_price（总价）、unit_price（单价）、hourseType（房屋类型）、hourseSize（房屋面积）、direction（朝向）、fitment（装修状况）、floor（楼层信息）、built_time（建成时间）和type（物业类型）。
     
  • 东莞链家网二手房数据（2020年4月7日）
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    本页面提供东莞链家网在2020年4月7日更新的二手房市场数据，包括房源数量、价格走势等信息，为购房者和投资者提供决策参考。 通过爬虫获取的链家网东莞二手房2020年4月7日的数据包含14个字段：area（区域）、title（标题）、community（社区名称）、position（位置描述）、tax（税费信息）、total_price（总价）、unit_price（单价）、hourseType（房屋类型）、hourseSize（房屋面积）、direction（朝向）、fitment（装修情况）、floor（楼层信息）、built_time（建成时间）和type（房型）。
     
  • 郑州链家二手房数据爬取
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    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。
     
  • 广州链家二手房信息（截至2017.11.29）
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    该页面提供了截至2017年11月29日广州市链家地产二手房详细信息，包括房源位置、面积、价格等，为购房客户提供全面参考。 使用Python爬取了广州链家二手房的数据，采集时间为2017年11月29日。
     
  • 广州链家小区房价数据.xlsx
    优质
    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。
     
  • 2020年链家网成都二手房销售数据部分统计.tar
    优质
    该文件包含2020年度链家网在成都市二手房销售情况的部分统计数据，内容涉及成交数量、价格走势等信息。 ID标识 Id地址 Address 小区名字 Cell_name 房屋朝向 House_orientation 街道 Street 区县 Area 有无电梯 Equipped_w_elevator 所在楼层 Floor 梯户比例 Echelon_ratio 售价（万） Price 总价 Tolprice 经度 Longitude 纬度 Latitude 面积 Acreage
     
  • LIANJIA-data-analysis: 链家广州二手房数据爬取与分析可视化-源码
    优质
    本项目为链家广州二手房的数据爬取与分析可视化项目。通过Python爬虫技术获取房源信息，并进行数据分析及结果可视化展示，便于深入了解广州二手房市场动态。 使用requests和pandas进行链家广州二手房数据的爬取与分析，包括各区房价情况（平均值-最大值）、房价总价分布、房间类型受关注程度以及朝向对单价的影响等多方面的数据分析，并生成标签词云及二手房频次地理热力图。
     
  • 截至2020年4月18日的NVD数据:
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    该文档汇总了美国国家漏洞数据库(NVD)截至2020年4月18日的安全漏洞信息，包含各类软件和系统的最新风险评估与缓解建议。 NVD（National Vulnerability Database）是美国国家漏洞数据库，在网络安全领域扮演着重要角色。它提供了软件和硬件产品安全漏洞的详细信息，并成为进行网络安全研究、风险评估及管理的重要工具之一。 截至2020年4月18日，该数据库包含了当时已知的所有公开的安全漏洞详情。NVD主要收集并整理CVE（Common Vulnerabilities and Exposures）数据，后者是一个国际公认的标准化系统，用于识别和跟踪特定的软件或硬件安全问题。每个CVE条目都有一个唯一ID号以方便业界参考讨论。 这些信息通常包括对具体漏洞的描述、其严重程度分级、受影响的产品版本及其发现日期等详细内容，并且还提供了可能采取的安全措施建议。NVD数据采用XML格式存储，这是一种广泛应用于数据交换与储存的标准可扩展标记语言。在该文件中可以找到关于每个已知安全问题的各种元信息，包括CVE ID号、漏洞描述、CVSS评分（用于量化评估特定漏洞的严重性）、受影响的产品版本以及可能的安全缓解措施等。 利用NVD XML格式的数据可以帮助进行以下活动： 1. **漏洞分析**：解析XML文件以全面了解某个产品存在的所有已知安全问题，并对其进行安全性评价。 2. **风险评估**：依据CVSS评分系统来确定系统的潜在威胁等级，从而制定优先级高的修复计划。 3. **安全研究**：通过历史数据追踪和识别攻击模式的变化趋势，为未来的防护策略提供指导建议。 4. **自动化工具开发**：编写脚本或构建应用程序自动扫描并检测NVD中列出的漏洞是否存在。 5. **合规性检查**：帮助组织机构确保其系统符合相关的安全标准要求（如PCI DSS等），并通过定期审计和修复来降低风险。 为了有效利用这些XML文件，你需要掌握一定的技术知识，例如使用Python语言中的lxml库或Java编程环境下的DOM解析器来进行数据处理。此外了解CVE及CVSS等相关概念也非常重要。在面对大规模数据集时可能还需要借助如pandas这样的工具进行高效的数据清洗和分析工作。 总之，NVD XML漏洞数据库为提高系统安全性以及开展深入的安全研究提供了宝贵的资源支持。通过对这些信息的深入了解与应用可以帮助组织更好地理解和预防潜在的安全威胁。
     
  • 利用Python抓取链家网北京、上海、广州租房数据
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    本项目旨在通过Python编程语言从链家网上自动收集并分析北京、上海和广州三个城市的租房信息，为用户提供最新的房屋租赁市场动态。 链家房屋信息抓取（适合新手练习附源码） 从 `fake_useragent` 导入 UserAgent 模块，用于伪造头部信息；导入 `asyncio` 异步IO模块以及 `aiohttp` 异步网络请求模块，并使用 `requests` 网络请求库。同时引入了 `lxml.etree` 以解析HTML文档和 `pandas` 库进行数据处理。
     
  • 广州2020年POI数据集.zip
    优质
    本数据集包含广州市2020年的各类兴趣点（POI）信息，涵盖餐饮、住宿、交通等多领域，为城市研究和应用开发提供详实的数据支持。 广州市2020年POI数据集包含种类齐全、数量庞大的数据。