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深圳住宅房价数据汇总。

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简介:
该数据来源于多个主要房地产网站的最新房源信息,以及其他公开可获取的相关资料,旨在为学习者提供一个有价值的参考资源。

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  • 优质
    本资料汇集了深圳市各住宅区的相关信息与统计数据,内容涵盖人口结构、房屋类型及价格等关键指标。 2018年深圳小区数据汇总包括了各个小区的名称和位置信息。
  • 格资讯编.xlsx
    优质
    本资料为《深圳住房价格资讯汇编》,内含深圳市各区最新房价数据、成交记录及市场分析报告,是购房置业人士的理想参考工具。 数据来源于各大房产网站的新房源及其他公开信息,仅供学习参考使用。
  • 成都.xlsx
    优质
    该文件包含成都市各住宅区的房价数据,涵盖不同区域、楼盘及具体房型的价格信息,旨在为购房者和房地产投资者提供详实的数据参考。 这段文字包含以下字段:地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数、房屋总数、经度_百度坐标、纬度_百度坐标、经度_WGS1984坐标和纬度_WGS1984坐标。
  • 北京.xlsx
    优质
    该文件包含北京市各住宅区详细的房价信息,包括但不限于地理位置、房屋类型、面积及售价等数据,为房地产市场分析与投资决策提供参考。 这段文字包含了地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数、房屋总数以及经度和纬度的坐标信息(包括百度坐标系下的经纬度,以及WGS1984坐标系下的经纬度)。
  • 苏州.xlsx
    优质
    该文档《苏州住宅区房价数据.xlsx》包含了苏州市各住宅区域详细的房价信息,包括但不限于均价、涨跌情况及房源数量等,为购房者和投资者提供全面的数据支持。 这段文字包含了地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数、房屋总数以及经纬度坐标的相关信息。这些坐标包括了百度地图的经度和纬度,同时也提供了WGS1984系统的经度和纬度数据。
  • 北京小区.xlsx
    优质
    该文件包含了北京市内多个住宅小区的房价信息,数据详尽记录了各区域内的房产价格、面积及户型等关键指标。 北京小区房价数据.xlsx包含了北京市各小区的房价信息。
  • 广州信息
    优质
    本资料提供了广州市内主要住宅区最新的房价信息,包括各区域的均价、热门楼盘详情及近期市场动态,帮助购房者做出明智决策。 “广州小区房价数据”这一主题涵盖了广州市内各个小区的房价信息,通常是一份包含大量房地产市场统计数据的数据集。这些数据对于分析广州房地产市场的走势、房价水平以及区域差异具有重要意义,对投资者、政策制定者及普通市民了解当地房产情况极具参考价值。 描述简洁明了,“广州小区房价数据”指的是关于广州市不同小区的房价资料。这样的数据通常包括但不限于:小区名称、地理位置、平均房价、成交价格、房屋面积、户型结构、建筑年代和周边设施等多种指标。通过这些信息,我们可以深入理解广州各区域的房价状况,例如哪些区域的房价较高或更具性价比,以及房价的变化趋势等。 “shp”是一个地理信息系统(GIS)中的文件格式,用于存储地图要素如边界、点线多边形等的空间数据。在这里,“shp”标签可能意味着数据中包含有广州小区的具体地理位置信息,使我们能够将房价与具体位置对应起来进行空间分析。例如,可以直观地查看房价分布与城市规划、交通设施和教育资源等因素的关系。 文件名为“广州小区房价数据.xlsx”的Excel电子表格包含了大量结构化数据。这种格式便于组织和处理大规模的数据集,并支持快速理解和分析价格信息。在Excel中可能有多个工作表分别记录了不同的指标或按时间、区域等维度分类的数据,帮助用户过滤、排序及计算。 基于上述内容可以提取出以下关键知识点: 1. **房地产数据分析**:通过对广州小区房价数据的深入研究,能够洞察市场的供需状况和价格变化趋势,为投资决策提供参考。 2. **地理信息系统应用**:“shp”格式文件能结合地理位置信息揭示房价与城市规划、交通等要素的关系,并进行空间分析。 3. **Excel数据处理**:利用Excel的数据清洗、整理及分析功能可以有效地展示平均值、中位数和最高最低价,同时通过图表直观呈现价格分布情况。 4. **数据可视化**:使用地图或图表形式展现广州各区域的房价差异有助于用户理解地域特征。 5. **影响房价的因素**:在数据分析时应考虑交通便利性、学区资源以及周边配套设施等因素对房价的影响。 这份“广州小区房价数据”提供了丰富的研究素材,无论是学术分析还是实际投资决策都具有很高的实用价值。通过深入挖掘和分析可以获得关于广州房地产市场的深刻见解,并据此作出更明智的决定。
  • 资料.zip
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    本资料汇总了最新的房价统计数据,包括各城市、区域的房价走势、均价等信息,适合房地产从业者和研究者参考分析。 房价数据合集资料.zip包含了一系列关于房地产市场的数据分析文件。
  • 格预测的集【线性回归与属性】
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    这是一个用于房屋价格预测的数据集,通过分析各种住宅属性来训练线性回归模型,以实现对房价的有效估计。 住宅包括以下属性: - SalePrice:房产的售价(单位为美元)。这是您需要预测的目标变量。 - MSSubClass:建筑类别 - MSZoning:总体分区分类 - LotFrontage:连接到物业的道路线性长度(以英尺计) - LotArea:地块面积(平方英尺) - Street:道路类型,表示进入房产的路的种类 - Alley:巷道类型,描述进入房产的小巷通道类型 - LotShape:土地的一般形状 - LandContour:地势平坦度 - Utilities:可用设施类型 - LotConfig:地块布局
  • 新生儿出生.xls
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    本文件为深圳市新生儿出生统计数据汇总表,包含各年度、各区新生儿数量及变化趋势等信息。 深圳新生儿出生数量的汇总数据显示了该地区人口增长的情况。