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2021年北京各小区详情(名称、坐标、房价、建造年代、楼栋数、房屋户数)

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简介:
本资料汇总了2021年北京市各区小区的具体信息,包括小区名称、地理坐标、当前房价、建筑年代及楼栋与房屋数量等详细数据。 总共记录了11300多个小区的信息,这些信息更新及时且内容较为全面。

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  • 2021
    优质
    本资料汇总了2021年北京市各区小区的具体信息,包括小区名称、地理坐标、当前房价、建筑年代及楼栋与房屋数量等详细数据。 总共记录了11300多个小区的信息,这些信息更新及时且内容较为全面。
  • 住宅据.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。
  • 住宅据.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)。
  • 上海、所属行政信息
    优质
    本资料提供了上海市内各大住宅区的具体名称及其所在行政区域,并附有相应的房价参考数据。适合购房或研究人士使用。 上海市所有小区的名称及其所属行政区和房价数据如下:包括浦东、闵行、宝山、徐汇、普陀、杨浦、长宁、松江、嘉定、黄浦、静安、虹口、青浦、奉贤、金山和崇明,共计9万条记录。
  • 市2009至2017
    优质
    本数据集包含了南京市从2009年到2017年间详细的房价信息,包括各区房价走势、均价变化等,为房地产研究提供重要参考。 标题“南京市2009-2017年房价数据”涵盖了城市房价分析的主要知识点,并专注于南京这一特定城市的详细研究。此描述中的“包括xls表格和南京市行政区划的shp文件”,揭示了该数据集的具体内容及其应用,涉及到了地理信息系统(GIS)技术和统计数据分析。 首先,在Excel数据处理方面,“HousePriceNanjing_2009-2017.xls”是一个存储结构化房价信息的数据表。用户可以使用Microsoft Excel或类似的电子表格软件来打开和分析这些文件,包括计算平均值、中位数、趋势以及增长率等关键指标。 其次,在GIS基础方面,“NanjingBND.shp” 是一个Shapefile格式的地理矢量数据文件,通常用于存储诸如行政区划边界的地理空间信息。这种类型的文件常被用在地理信息系统(如QGIS或ArcGIS)中展示南京市的不同区域划分情况,并且能够进行进一步的空间分析。 结合房价数据和GIS技术,用户可以将房价与地理位置关联起来,在地图上可视化不同地区的房价差异,为房地产投资提供决策支持。 此外,通过对比2009年至2017年的房价趋势,研究者能更好地理解南京地区房产市场的周期性和季节性变化。同时还可以分析影响房价的因素如地段、交通和配套设施等,并建立多元线性回归模型或时间序列模型来预测未来的市场走势。 最后,利用GIS空间分析技术可以深入探讨诸如距离特定设施(例如学校和医院)一定范围内的房价波动以及交通便利度对房地产价格的影响等问题。整体而言,该数据集为学者、政策制定者及投资者提供了丰富的研究材料,并且从经济角度与地理视角共同解析了南京市的房产市场动态。
  • 用OpenGL
    优质
    本课程将带领学员使用OpenGL这一强大的图形库来创建和模拟三维空间中的建筑模型,从基础的几何形状开始,逐步构建复杂的房屋结构。 本项目通过使用OpenGL编程实现一个简单的三维房间。
  • 据集
    优质
    该数据集包含了详细的房产交易记录,包括地理位置、建筑年代、面积和售价等信息,适用于房地产市场分析及房价预测模型的研究。 大多数链家的房价数据涵盖了广州、上海等地的房价。这些数据以CSV格式提供。
  • 据_MySQLScript.sql
    优质
    该文件为北京地区各楼盘及小区的数据集,以MySQL脚本形式提供,包含详细的房产信息,便于数据库导入与房地产数据分析。 北京市的小区楼盘数据存储在MySQL数据库中,包含的信息有:小区名称、所属商圈、建筑类型、物业公司、开发商、公交线路、地铁站以及纬度和经度等详细信息。
  • 地产据集.rar
    优质
    该数据集包含了北京市不同区域、不同类型房产的价格信息及相关的属性特征。适合用于研究房价变动趋势和影响因素。 北京房价数据集包含了有关北京市房地产市场的详细信息。文件名为“北京房价数据集.rar”。
  • 市场格及源地理位置
    优质
    本项目聚焦于分析北京市租房市场的价格动态和房源地理分布情况,旨在为租客与房东提供有价值的数据参考。 获取时间为2023年2月3日,数据来源于房天下租房网站。以下是全部为一室一厅整租的租房数据: 数据属性表内容包括: - 面积(平方米) - 所处地区(如朝阳、顺义、大兴等) - 街道名称(如百子湾、十里堡等) - 小区名称(如天裕昕园、贵园北里等) - 月租(元/月) - 位置特点(独门独卫、采光好、交通便利等) - 位置信息(距亦庄线荣京东街站约xxx米) - 经度(WGS84) - 纬度(WGS84) 数据为房天下网页获得,所有权归房天下所有。本人仅做整理工作,请勿用作商业用途。 数据使用方法:解压后的文件格式为json,可通过Arcgis软件工具箱中的json转要素功能转换成点要素。如有其他需求可单独定制。