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Tableau数据案例分析:2004年至2014年房价变化

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简介:
本作品通过Tableau工具深入分析了2004至2014年间房价的变化趋势,旨在揭示房地产市场的周期性波动及其影响因素。 通过分析2004年至2014年间房价数据及GDP数据,并根据业务需求得出相关数据分析结果。利用Tableau实现这些数据的可视化,在Tableau中分别建立了6张工作表,将房价、销售面积、累计增长等数据进行关联并展示其发展趋势,以便于后续运营分析。

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客服
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  • Tableau20042014
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    本作品通过Tableau工具深入分析了2004至2014年间房价的变化趋势,旨在揭示房地产市场的周期性波动及其影响因素。 通过分析2004年至2014年间房价数据及GDP数据,并根据业务需求得出相关数据分析结果。利用Tableau实现这些数据的可视化,在Tableau中分别建立了6张工作表,将房价、销售面积、累计增长等数据进行关联并展示其发展趋势,以便于后续运营分析。
  • 南京市20092017
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    本数据集包含了南京市从2009年到2017年间详细的房价信息,包括各区房价走势、均价变化等,为房地产研究提供重要参考。 标题“南京市2009-2017年房价数据”涵盖了城市房价分析的主要知识点,并专注于南京这一特定城市的详细研究。此描述中的“包括xls表格和南京市行政区划的shp文件”,揭示了该数据集的具体内容及其应用,涉及到了地理信息系统(GIS)技术和统计数据分析。 首先,在Excel数据处理方面,“HousePriceNanjing_2009-2017.xls”是一个存储结构化房价信息的数据表。用户可以使用Microsoft Excel或类似的电子表格软件来打开和分析这些文件,包括计算平均值、中位数、趋势以及增长率等关键指标。 其次,在GIS基础方面,“NanjingBND.shp” 是一个Shapefile格式的地理矢量数据文件,通常用于存储诸如行政区划边界的地理空间信息。这种类型的文件常被用在地理信息系统(如QGIS或ArcGIS)中展示南京市的不同区域划分情况,并且能够进行进一步的空间分析。 结合房价数据和GIS技术,用户可以将房价与地理位置关联起来,在地图上可视化不同地区的房价差异,为房地产投资提供决策支持。 此外,通过对比2009年至2017年的房价趋势,研究者能更好地理解南京地区房产市场的周期性和季节性变化。同时还可以分析影响房价的因素如地段、交通和配套设施等,并建立多元线性回归模型或时间序列模型来预测未来的市场走势。 最后,利用GIS空间分析技术可以深入探讨诸如距离特定设施(例如学校和医院)一定范围内的房价波动以及交通便利度对房地产价格的影响等问题。整体而言,该数据集为学者、政策制定者及投资者提供了丰富的研究材料,并且从经济角度与地理视角共同解析了南京市的房产市场动态。
  • 20102014间北京市PM2.5
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    本研究聚焦于2010年至2014年期间北京地区PM2.5浓度的变化趋势及特征,旨在深入探讨其时空分布规律。 Python课程设计大作业是关于2010年至2014年北京市PM2.5数据分析的项目。该项目分为五个任务:数据读取及预处理、数据选择及导出、数据分类汇总、数据转存以及数据统计和可视化。通过使用pandas和matplotlib等库,完成了整个课程设计的任务。资源包括了Python程序代码、课设报告以及在程序运行过程中使用的原始数据集与输出的数据结果,这些资料可以支持完整地重现项目的执行过程。
  • 基于ArcGIS的地产市场格空间(2014)
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    本研究运用ArcGIS技术对2014年的房地产市场数据进行分析,揭示了该年度内房地产价格的空间分布特征及变化趋势。 本段落基于深圳市福田区部分普通住宅的房地产价格数据,运用空间分布分析中的最近邻距离法来确定各住宅的空间布局情况,并发现其呈现簇状分布的特点;接着采用Moran Ⅰ指数通过空间自相关理论与方法对研究区域内的房价进行测度和实证分析,揭示了该地区部分住宅房地产价格之间的空间自相关性;最后借助ArcGIS中的地统计分析工具来拟合整个区域的房地产价格数据,从而获取到研究区域内房价的空间分布状况。
  • 20142023绿色债券.txt
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    本文件收录了2014年至2023年间全球绿色债券市场的详细数据,涵盖发行量、资金用途及地区分布等信息。 由于文件数量较多,我们将数据存放在网盘上。每个txt文件内包含下载链接及提取码,并且这些链接永久有效。如果出现失效情况,我们会第一时间进行补充。样例数据及详细介绍请参见相关文章。
  • 2019杭州.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。
  • 预测的预测的
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    本项目聚焦于运用数据分析技术进行房价预测,通过收集整理各类影响房价的因素数据,采用统计模型与机器学习算法探索变量间的关系和模式,旨在为房地产投资者及政策制定者提供精准、实用的决策参考。 房价预测数据分析涉及收集历史房价数据,并运用统计学方法、机器学习算法来识别影响房价的关键因素及其相互关系。通过对这些数据的深入分析,可以建立模型以预测未来的房价趋势,为购房者、投资者及房地产开发商提供有价值的参考信息。
  • 新疆过去近50气候特征(截2014
    优质
    本研究综述了自上世纪70年代以来新疆地区的气候变化趋势,重点分析至2014年的气温与降水变化情况。 基于新疆地区23个气象站从1960年至2009年的历史气候数据,本段落运用线性倾向估计方法分析了近50年来该地区的气候变化特征。结果显示,在过去五十年中,新疆的能量供给因子(包括最高温度、最低温度和平均气温)均呈现显著上升趋势;而日照时长与年温差则表现出明显的下降趋势,并且云量的变化不明显甚至略有减少。空气动力因子中的风速也呈现出较为明显的下降态势。在湿度方面,相对湿度及降水量略微增加,但水汽压有较大幅度的提升。因此,在过去五十年里,新疆地区的气候总体上向着湿润化方向发展,气温变暖且变得更加湿润。
  • 201411月真题详解.pdf
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    该PDF文档为2014年11月考试的真实案例分析题目解析,深入剖析了每一个案例的核心问题与解决方案,有助于考生全面理解和掌握相关知识点。 本段落介绍了多种PPT模板和素材的下载链接,包括行业、节日、背景图片、图表等多种类型,并提供了优秀PPT下载和PPT教程的相关资源。此外,还提供了一个2014年11月案例分析真题解析PDF文件的下载链接。
  • Tableau可视.zip
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    本资料包包含多个使用Tableau进行数据可视化的实例项目,涵盖多种行业和应用场景。每个案例都展示了如何通过图表、仪表板等工具将复杂的数据转化为直观的信息,以支持决策制定过程。 数据可视化案例集合提供了详细步骤和相关数据,适合完全没有基础的新手学习使用。通过Tableau工具以讲故事的方式呈现数据,能够有效改变传统数据分析的枯燥性。