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基于Spark的租房大数据分析

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简介：
本项目利用Apache Spark高效处理租房领域的海量数据，深入挖掘用户偏好及市场趋势，旨在为租户和房东提供精准匹配建议与策略指导。 本项目通过 EXCEL 对出租房屋数据集进行预处理，并使用 Spark SQL 进行了租金前十的市辖区、各市辖区出租房屋的最大面积、最小面积、平均面积等数据分析；使用 Flask+Echarts 对数据进行了大屏可视化展示；利用 K-Means 聚类方法对出租房屋进行聚类分析，结果显示该数据集可分为三类；最后采用 Lasso 回归模型预测租金，优化后的 RMSE 值为 1074。

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  • 基于Spark的租房大数据分析
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    本项目利用Apache Spark高效处理租房领域的海量数据，深入挖掘用户偏好及市场趋势，旨在为租户和房东提供精准匹配建议与策略指导。 本项目通过 EXCEL 对出租房屋数据集进行预处理，并使用 Spark SQL 进行了租金前十的市辖区、各市辖区出租房屋的最大面积、最小面积、平均面积等数据分析；使用 Flask+Echarts 对数据进行了大屏可视化展示；利用 K-Means 聚类方法对出租房屋进行聚类分析，结果显示该数据集可分为三类；最后采用 Lasso 回归模型预测租金，优化后的 RMSE 值为 1074。
     
  • 【数据实例分析】基于Python的北京7000条租房数据解读
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    本文章通过Python语言深入解析了北京地区的7000条租房数据，提供详实的数据实例分析和市场趋势洞察。 【数据分析实例】使用Python分析7000条北京的租房数据。
     
  • Spark大数据实例分析
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    《Spark大数据实例分析》是一本深入探讨如何运用Spark技术解决实际数据处理问题的专业书籍，通过丰富的案例解析和实践指导，帮助读者掌握高效的数据分析与挖掘技巧。 这段文字描述了一系列使用Spark的小案例，包括Core、SQL和Stream等方面的内容。
     
  • 租房数据分析实战代码与数据
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  • 租房数据分析系统的Hadoop应用
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    本系统基于Hadoop框架开发，旨在通过大数据技术优化租房市场的分析与预测。通过对海量房源信息进行高效处理和深度挖掘，为用户提供精准的租房建议及市场趋势洞察。 技术路线：1. 数据爬取：使用Python从贝壳网站抓取租房信息，并进行数据清洗；2. 数据分析：利用MapReduce计算框架对收集的数据进行深入分析，涵盖的维度包括租房类型、各小区的房源数量、各小区的平均租金水平、价格区间以及不同居室类型的分布等；3. 数据可视化：通过Python结合Flask和echarts库，并使用MySQL数据库来展示数据。
     
  • 北上广深租房数据的Jupyter分析
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  • 杭州租房信息爬虫数据清洗与大数据分析
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    本项目旨在通过编写爬虫程序收集杭州地区的租房信息，并进行数据清洗和大数据分析，以提供有价值的市场洞察。 该项目涵盖了爬虫项目（抓取北京、上海、广州、深圳热门城市的租房信息）、数据清洗以及数据分析，非常值得下载。在数据分析过程中会产生大量图片，适合初学者入门大数据领域。
     
  • 北京租房数据分析案例.rar
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    本资料分析了北京市近年来的租房市场数据，涵盖租金变化、热门区域及租赁偏好等多方面内容，为租客和投资者提供决策参考。 北京租房数据统计分析案例通过收集整理大量房屋租赁市场数据，对北京市内的租金价格、房源分布以及租住人群需求等方面进行了深入研究与综合评估。该案例旨在为房东及寻求住房的个人提供有价值的参考信息，帮助他们更好地理解当前市场的动态趋势和潜在机遇。