本项目聚焦于链家平台上的二手房交易数据，通过深入的数据清洗、统计与建模分析，结合直观的图表展示方式，旨在揭示房地产市场的趋势及特征。
链家二手房数据分析与可视化是一个基于Python的项目，旨在从链家网站上爬取二手房数据，并对其进行清洗、分析及可视化处理以揭示二手房市场的特征和规律。
该项目主要包括以下几个方面：
1. **链家二手房数据爬虫**：使用requests库和BeautifulSoup库编写了一个简单的网页抓取工具。该工具可以根据特定的城市、区域以及价格等条件，从链家网站获取包括房源标题、链接地址、户型信息、面积大小、朝向位置、楼层高度、装修状况、所属小区名称及具体位置在内的详细二手房数据，并将其保存为CSV格式的文件。
2. **链家二手房数据清洗**：利用pandas库执行了一系列的数据清理任务，如去除重复项和异常值处理等。此外还对数据类型进行统一化调整以及标准化处理以确保后续分析的一致性与准确性。
3. **链家二手房数据分析**：借助numpy库及scipy库的力量，项目团队进行了深入的数据统计工作。这包括计算各种变量的描述性统计数据、绘制箱形图和直方图等图表形式来展示数据分布情况；同时也开展了相关系数检验以及线性回归分析以探索影响房价的关键因素并建立预测模型。
此项目的最终目标是为那些希望了解二手房市场特性的用户或开发者提供一个易于操作且实用性强的数据处理示例。
5星
