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房天下二手房训练数据集——包含数据特征处理的CSV文件。

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简介：
对房天下二手房的训练数据集，需要对其特征进行精细化处理，以提取出经过优化的特征信息，并将这些经过处理的数据保存至存储介质中，以便后续的数据挖掘分析应用。

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  • 房天下二手房训练数据_数据特征处理_train_data.csv
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    该文件为房天下平台二手房交易的数据集，包含了经过预处理后的各类房屋信息特征，如位置、面积、价格等，用于支持数据分析和机器学习模型训练。 对房天下的二手房训练数据进行特征处理，并将处理后的数据保存下来以供数据挖掘使用。
     
  • 郑州市二手房房天下数据.xlsx
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    该文件包含了郑州市二手房市场的详细数据，包括房源信息、价格走势及交易情况等，旨在为购房者和房产投资者提供参考依据。 利用爬虫在方天下网站上获取的郑州二手房数据已保存为Excel文件。
     
  • 二手房数据分析练习资源.csv
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    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。
     
  • 郑州房天下二手房——参考数据.xlsx
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    该文件为郑州房天下网站上的二手房交易参考数据汇总表，包含详细的房产信息和市场趋势分析。 对爬虫获取的数据进行异常值分析，并删除这些异常值以获得正常值数据集。
     
  • 房屋数据.csv-数据集
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    《房屋数据.csv》包含了关于房产市场的详细信息，包括价格、面积、位置等关键属性，旨在为研究和分析房地产趋势提供有力的数据支持。 太原理工大学数据可视化作业要求学生完成一系列与数据可视化相关的任务。这些任务旨在帮助学生掌握如何将复杂的数据转化为直观的图表或图形，以便更好地理解和分析数据。通过这项作业，学生们可以提高自己的数据分析能力和视觉传达技巧，在实践中加深对数据科学的理解和应用。
     
  • 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。
     
  • 链家二手房交易原始数据集（爬虫获取，未经处理的CSV文件）
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    该数据集包含通过爬虫技术直接从链家网站收集的二手房交易信息，以原始CSV格式提供，未经过任何清洗或整理。 爬取数据资源仅供初学Python数据分析使用。数据为原始数据且未经修改：水道子胡同 1室0厅 10.8平米 西南 | 其他，2020年4月13日挂出，价格为100万；位于底层（共1层），板楼结构，房屋满五年。挂牌价为100万，成交周期为一天。
     
  • 经过处理的FashionMNIST csv训练集和数据集
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    本数据集为经过预处理的FashionMNIST CSV格式版本，包括训练集与测试集。旨在提供便捷的数据访问方式以支持图像分类任务研究。 处理后的FashionMNIST的csv训练集和数据集已经准备好。
     
  • 北京二手房数据分析 - 包含3份文件（2个CSV和1个IPYNB）
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    本资源提供关于北京二手房市场的详细数据，包括房价、面积及地理位置等信息。包含两个CSV文件用于存储数据以及一个Jupyter Notebook文件进行数据可视化与分析。适合研究房地产市场趋势或学习数据分析技能使用。 本项目包含北京二手房数据分析的三个文件：两个CSV数据源及一个IPYNB文件。建议使用Jupyter Notebook打开IPYNB文件进行学习，内容涵盖了手把手教如何用pandas库读取、预处理以及分析数据，并绘制图表。整个过程配有详细的注释，旨在帮助新手小白也能轻松理解。 适合人群： - pandas入门者 - 略有编程基础的用户 对于已经掌握了基本pandas技能的学习者来说，这个项目也可以作为实践练习的好机会。