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上海二手房价格数据.csv

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简介:
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。

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  • .csv
    优质
    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。
  • 波士顿集(CSV式)
    优质
    本数据集包含波士顿地区的房价信息,以CSV格式提供,涵盖房屋均价及相关影响因素,如犯罪率、教育水平等,适用于回归分析与机器学习模型训练。 波士顿房价数据集以CSV格式提供,并且还有data格式的版本。我发现其他用户提供的下载链接积分较高,价格较贵。因此,我重新上传了一份,价格更为亲民。
  • 餐饮CSV
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    本数据集包含了上海市各类餐厅的相关信息,包括但不限于餐厅名称、地址、评分、菜品类型和营业时间等关键指标,采用CSV标准格式存储。 上海餐饮数据集以csv格式提供,适用于基于聚类算法的城市餐饮数据分析与店铺选址案例研究。该数据集中包含类别、行政区、点评数、口味评分、环境评分、服务评分、人均消费金额以及城市地理位置坐标(经度Lng和纬度Lat)等信息。
  • 成都的Python分析
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    本项目运用Python编程语言对成都市二手房市场进行深入的数据挖掘与统计分析,旨在揭示房价趋势及影响因素。通过可视化技术呈现分析结果,为购房者和投资者提供有价值的参考信息。 随着国家对新建商品房市场的调控力度加大以及存量房市场逐步扩大,二手房市场将逐渐成熟,并成为与一手房市场竞争并存的重要组成部分。在二手房交易市场的发展过程中,房地产经纪机构规模较小、经营行为不规范、从业人员素质偏低等问题一直存在,行业诚信状况令人担忧。然而,作为我国住房制度改革后诞生的新兴市场,这些问题的存在是不可避免的;但其发展前景十分广阔。目前政府相关部门正在采取各种措施来培育和完善二手房交易市场。 为了研究成都主城区范围内二手房市场的特点和规律,本项目通过网络爬虫技术收集了三万余条二手房产数据信息,并进行了详细的数据预处理工作。获取的信息包括:总价格、每平方米单价、小区名称及位置、房屋具体地址、户型描述、楼层信息(所在楼层)、建筑面积与套内面积等;还包括建筑类型、朝向,装修情况以及电梯配置状况等等。此外还记录了挂牌时间,交易性质和历史成交记录等相关数据。 在进行数据分析之前,需要对原始数据中的特殊符号或者数字后跟的异常值进行清洗处理以确保后续建模分析工作的准确性和可靠性。
  • 波士顿.csv
    优质
    波士顿房价数据.csv包含有关美国马萨诸塞州波士顿地区房屋的信息,包括犯罪率、住宅平均房间数及房屋价值等变量,适用于回归分析和机器学习模型。 在学习Python数据分析的过程中,我遇到了一个使用“Boston房价数据集”的例子,并花费了很长时间才找到这个数据集。网站需要会员才能下载该数据集,但其实它本来就是公开的资源。因此,我把我的结果以简单的方式分享出来,希望能帮助大家。如果有帮助,请大家点赞支持。作为一个初学者程序员,在此分享经验与心得。
  • 波士顿.csv
    优质
    波士顿房价数据.csv包含了关于美国马萨诸塞州波士顿地区房屋价格的相关信息,包括犯罪率、住宅平均房间数及房产税率等变量。此数据集常用于机器学习模型训练和预测分析中。 波士顿房产价格数据集包含14个字段:CRIM、ZN、INDUS、CHAS、NOX、RM、AGE、DIS、RAD、TAX、PTRATIO、B、LSTAT 和 MEDV。前13个字段描述了某个特定房产的特征,最后一个字段是该地区平均房产价格。 - CRIM: 代表每个城镇的人均犯罪率。 - ZN:表示用于超过25,000平方英尺住宅用地的比例。 - INDUS:表示非零售商业用地比例(每镇)。 - CHAS:查尔斯河虚拟变量,如果该地块与河流相邻则为1,否则为0。 - NOX: 一氧化氮浓度(百万分之一)。 - RM: 每个住宅的平均房间数。 - AGE:建于1940年之前的所有者自住房的比例。 - DIS:加权距离到波士顿五个就业中心的距离指数值。 - RAD:到达径向高速公路的便利性指数。 - TAX: 全额财产税税率(每$10,000)。 - PTRATIO: 城镇内学生与教师比例。 - B: 一个计算公式,其中Bk代表该城镇黑人居民的比例值经过转换后的结果。 - LSTAT:人口中较低社会经济地位的百分比。 MEDV字段表示拥有自住房屋的价值(以千美元为单位)。
  • 北京市场,含、地址、户型及面积信息.csv
    优质
    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。
  • 分析练习资源.csv
    优质
    本资源为《二手房数据分析练习资源.csv》,包含大量二手房交易数据,适合进行房产市场分析、价格预测及特征工程等实践操作。 二手房数据用于数据分析练习的资源。