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武汉各城区房价分布数据集

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简介:
该数据集提供了武汉市各大城区的房价信息,涵盖不同区域、面积和类型的房产价格详情,便于用户分析城市内部房价差异及趋势。 本数据集使用Python Scrapy与Selenium从链家、贝壳网爬取了武汉市的房价及相关数据,共有5056条记录。数据字段包括:小区名称、均价、区域板块、地铁信息、地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数和房屋总数等基本信息;还包括经度(百度坐标)、维度(百度坐标)、经度(WGS1984坐标)及纬度(WGS1984坐标)。

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    该数据集提供了武汉市各大城区的房价信息,涵盖不同区域、面积和类型的房产价格详情,便于用户分析城市内部房价差异及趋势。 本数据集使用Python Scrapy与Selenium从链家、贝壳网爬取了武汉市的房价及相关数据,共有5056条记录。数据字段包括:小区名称、均价、区域板块、地铁信息、地址、建筑年代、建筑类型、物业费用、物业公司、开发商、楼栋总数和房屋总数等基本信息;还包括经度(百度坐标)、维度(百度坐标)、经度(WGS1984坐标)及纬度(WGS1984坐标)。
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    《武汉市区县分布图》详细展示了武汉市各区县的位置与边界,是了解和研究武汉地理布局的重要工具。 武汉市2018年行政区划图,精度为30米,适用于地理信息系统专业相关分析计算。该地图以shp格式存储,可以使用GIS软件打开。
  • 人口.zip
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    本数据集分析武汉市各区域的人口分布情况,包含各区人口数量、密度及变化趋势等信息。适合城市规划与研究使用。大小:xx MB。 武汉市人口分布的数据来源于2019年,并以矢量SHP格式存储。SHP(Shapefile)是由Esri公司开发的一种空间数据格式,在地理信息系统中广泛使用,用于保存几何形状、属性信息以及元数据。 这些数据采用WGS84坐标系,这是一种基于地球椭球模型的全球通用大地坐标系统,以经纬度为单位,常用于GPS定位和全球地理信息系统的互操作。它在GIS应用中的重要性在于提供了一个统一的空间参考框架,使得不同地区的地理数据能够进行精确叠加与分析。 压缩包内包含四个文件: 1. **6.DBF**:这是一个数据库文件,存储了各个几何对象的属性信息。例如,在SHP格式中,每个地物(如行政区、人口聚居区等)都有对应的DBF记录,包含了诸如人口数量、面积和密度的数据。 2. **6.prj**:这是坐标系统定义文件,详细描述数据集所使用的坐标系。在这个例子中,它会包含WGS84的具体参数信息,以确保其他软件能够正确读取并显示这些地理数据。 3. **6.shp**:这是主要的形状文件,包含了所有几何对象的信息(如点、线和多边形),代表了武汉市不同区域的人口分布边界。 4. **6.shx**:作为索引文件,它用于快速定位SHP中的几何信息,提高数据访问效率。 通过这些人口分布的数据,可以执行多种分析任务: - 例如进行人口密度的计算、识别高或低人口密集区; - 利用GIS工具检测空间聚类模式以发现热点和冷点; - 结合历史数据预测未来的人口变化趋势,并为城市规划提供依据; - 根据居民分布优化公共服务设施(如学校、医院等)的位置。 此外,这些数据还可以与其他领域信息相结合进行综合分析,例如交通流量或环境状况。这有助于深入了解人口与社会经济因素之间的关系,从而支持政策制定者的决策过程。
  • 地图
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    《武汉市城区地图》全面展示了武汉市区各主要行政区划、交通网络及重要地标信息,是市民出行与旅游的理想指南。 武汉市城区地图涵盖了铁路线、工厂、公司、学校以及政府部门等多种建筑设施。
  • shp
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    简介:武汉市区SHP数据包含了武汉市行政区划详细信息,以矢量格式存储,便于地理信息系统中进行空间分析和可视化展示。 武汉市的详细shp数据包括各个特征点、水系、植被、街区等多个图层,并且属性表中有详细的分类。
  • 某地 适用于
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    本数据集包含某地区详尽的房产交易记录,包括价格、面积、位置等信息,旨在为房地产市场分析及研究提供可靠的数据支持。 房价数据集用于数据分析与模拟。
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    该数据集包含大量城市房价信息,包括地理位置、房屋面积、房间数量等关键属性,旨在帮助用户分析影响房价的因素。 house prices 数据集 .csv格式
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    《房价数据集》包含了详细的房产交易信息,包括地理位置、面积、价格等关键参数,旨在为房地产分析和模型训练提供全面的数据支持。 标题《House Prices-数据集》表明我们正在处理一个与房价预测相关的数据分析任务。这个数据集可能包含了大量房屋的特征信息,如地理位置、房屋大小、房间数量等,用于训练机器学习模型来预测房价。通常情况下,该数据集由两部分组成:训练集(train.csv)和测试集(test.csv)。训练集用于构建和训练模型,而测试集则用来评估模型的预测性能。 我们需要了解`train.csv`文件的内容。它一般包含以下列: 1. **ID**: 每个样本的唯一标识符。 2. **SalePrice**:我们的目标变量,即房屋销售价格。 3. **特征列**:如`LotArea`(土地面积)、`OverallQual`(整体质量评级)、`YearBuilt`(建造年份)、`TotalBsmtSF`(地下室总面积)、`1stFlrSF`(一楼面积)、`2ndFlrSF`(二楼面积)、`FullBath`(完整浴室数量) 以及 `BedroomAbvGr`(地面以上卧室数量),这些特征描述了房屋的各种属性。 在分析数据之前,我们需要进行预处理步骤: - **缺失值处理**:检查并处理每列中的缺失值,可能需要填充平均值或中位数。 - **异常值检测**:通过统计方法(如Z-score 或 IQR)识别并处理异常值,以避免对模型训练造成负面影响。 - **数据类型转换**:确保数值特征为数值类型,分类特征为类别类型。 - **特征工程**:可能需要创建新的特征或将连续特征离散化。 - **归一化标准化**:为了消除不同特征之间的量纲差异,可以进行归一化或标准化处理。 接下来我们将使用机器学习算法来建立模型。常见的选择包括: - **线性回归**: 简单且易于理解,适用于目标变量与输入特征之间呈线性关系的情况。 - **决策树**:能够处理非线性的数据模式,并提供直观的结果解释。 - **随机森林**:一种集成方法,通过组合多个决策树来提高预测准确性。 - **梯度提升机(GBDT)**: 另一种强大的集成学习算法,对特征重要性有很好的解释性。 - **神经网络**:如使用深度学习的多层感知器,在大数据集上可能表现更佳。 在模型训练过程中,我们将采用交叉验证来优化参数,并监控过拟合和欠拟合情况。完成模型训练后,我们利用`test.csv`文件进行预测,并提交结果以评估性能指标(例如均方误差MSE、均方根误差RMSE 和决定系数R^2)。 根据测试结果对模型进行调整和优化,直到满足性能要求为止。整个过程遵循数据科学项目中典型的“探索-构建-评估-优化”流程,在实际应用时还需考虑模型的可解释性以及业务需求等因素。
  • 的GeoJSON
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    简介:本资源提供武汉市详细的地理信息数据,采用GeoJSON格式存储,包含各区边界、道路网络和POI等丰富内容,便于进行城市规划分析与应用开发。 武汉市的GeoJSON数据提供了该市地理空间信息的数据格式,便于进行地图绘制、数据分析等相关工作。
  • 链家二手信息
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    《武汉链家二手房信息数据分析》旨在深入剖析武汉市二手房市场的现状与趋势,基于大数据技术提供精准市场洞察,为购房者和投资者提供决策支持。 武汉市二手房数据包括经纬度、地址、户型、价格及朝向等详细信息。