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广州链家小区房价数据.xlsx

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简介:
该文件包含广州市内各个区域链家平台上的最新小区房价信息,旨在为购房者、投资者及房地产行业从业者提供详实的数据支持和参考。 北京、广州、深圳和上海的房价数据CSV/EXCEL中的广州数据由我们定制的爬虫程序从互联网上采集(类似于搜索引擎的爬虫),所有数据均为网站公开且非隐私的数据,任何人均可查看。我们没有使用任何非法手段(例如黑客技术)来获取网站上的非公开数据。如果您认为我们的行为侵犯了您的合法权益,请联系我们予以处理。此外,我们只能保证数据与目标网站的一致性,并不能确保源数据本身的准确性。

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  • 广.xlsx
    优质
    该文件包含广州市内各个区域链家平台上的最新小区房价信息,旨在为购房者、投资者及房地产行业从业者提供详实的数据支持和参考。 北京、广州、深圳和上海的房价数据CSV/EXCEL中的广州数据由我们定制的爬虫程序从互联网上采集(类似于搜索引擎的爬虫),所有数据均为网站公开且非隐私的数据,任何人均可查看。我们没有使用任何非法手段(例如黑客技术)来获取网站上的非公开数据。如果您认为我们的行为侵犯了您的合法权益,请联系我们予以处理。此外,我们只能保证数据与目标网站的一致性,并不能确保源数据本身的准确性。
  • 住宅.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。
  • 大全.zip
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    本资料包包含了杭州市各小区详细的房价信息,帮助您轻松了解和比较不同区域内的房产价格动态。 杭州小区房价数据.zip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、房屋总数以及百度经纬度和高德经纬度的相关信息。
  • 广住宅信息
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    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。
  • 北京住宅.xlsx
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    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。
  • 广地产
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    本数据集收录了广州市各区房地产交易及评估信息,涵盖房屋类型、面积、售价等关键指标,旨在为市场分析与投资决策提供详实的数据支持。 广州二手房的房价数据集来源于链家。该数据集中包含一个汇总文件以及广州市11个区各自的单独数据文件,并且每个区还提供了详细的街道信息。
  • 广网二手(2020年4月22日)
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    本页面提供广州链家网最新二手房信息及数据报告,涵盖房源数量、价格走势等关键指标,助您全面了解2020年4月22日当天广州市区的房产市场概况。 通过爬虫从链家网广州二手房页面获取了2020年4月22日的数据,包含14个字段:area(区域)、title(标题)、community(社区名称)、position(位置描述)、tax(税费情况)、total_price(总价)、unit_price(单价)、hourseType(房屋类型)、hourseSize(房屋面积)、direction(朝向)、fitment(装修状况)、floor(楼层信息)、built_time(建成时间)和type(物业类型)。
  • 成都住宅.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。
  • 北京住宅.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)。
  • 广二手信息(截至2017.11.29)
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    该页面提供了截至2017年11月29日广州市链家地产二手房详细信息,包括房源位置、面积、价格等,为购房客户提供全面参考。 使用Python爬取了广州链家二手房的数据,采集时间为2017年11月29日。