Advertisement

房屋交易数据集结合大数据分析

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目聚焦于运用大数据技术深入分析房屋交易数据，旨在挖掘市场趋势和定价规律，为房产投资者与购房者提供精准决策支持。 字段包括：小区名称 成交日期 成交单价（元/平方米） 挂牌价格（万元） 成交周期（天数） 调价次数 带看次数 关注人数 浏览次数 户型 所在楼层 面积 户型结构 实际使用面积 建筑风格 朝向 年代 装修程度 结构类型 供暖方式 楼梯与住户比例 是否配备电梯 权属状态 上市时间 使用性质 屋龄归属 百度经纬数据量范围：7000至30000，主要用于学习目的。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 房屋交易数据集结合大数据分析
    优质
    本项目聚焦于运用大数据技术深入分析房屋交易数据，旨在挖掘市场趋势和定价规律，为房产投资者与购房者提供精准决策支持。 字段包括：小区名称 成交日期 成交单价（元/平方米） 挂牌价格（万元） 成交周期（天数） 调价次数 带看次数 关注人数 浏览次数 户型 所在楼层 面积 户型结构 实际使用面积 建筑风格 朝向 年代 装修程度 结构类型 供暖方式 楼梯与住户比例 是否配备电梯 权属状态 上市时间 使用性质 屋龄归属 百度经纬数据量范围：7000至30000，主要用于学习目的。
     
  • 房屋数据.csv-数据集
    优质
    《房屋数据.csv》包含了关于房产市场的详细信息，包括价格、面积、位置等关键属性，旨在为研究和分析房地产趋势提供有力的数据支持。 太原理工大学数据可视化作业要求学生完成一系列与数据可视化相关的任务。这些任务旨在帮助学生掌握如何将复杂的数据转化为直观的图表或图形，以便更好地理解和分析数据。通过这项作业，学生们可以提高自己的数据分析能力和视觉传达技巧，在实践中加深对数据科学的理解和应用。
     
  • 房屋价格数据集
    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。
     
  • IFC房屋数据
    优质
    IFC房屋数据提供全面的建筑信息模型（BIM）解决方案，专为建筑师、工程师和施工团队设计，助力高效管理和交换建筑设计及施工数据。 这是一个建筑物模型的IFC数据文档，也称为建筑信息模型（Building Information Model, BIM），用于存储一个建筑的所有数据信息。
     
  • 房屋销售数据分析：基于大数据和机器学习的kc_house_data.csv研究
    优质
    本研究运用大数据与机器学习技术深入分析“kc_house_data.csv”数据集，探索影响房价的关键因素，为房地产市场提供精准预测模型。 机器学习训练数据来源于国外的Kaggle平台，涉及美国金县的房屋销售情况。该数据集分析了各种因素对房价的影响。更多详细内容可以参考资源页面：https://www.kaggle.com/harlfoxem/housesalesprediction。不过按照要求，这里不保留具体的网址链接。
     
  • Twitter大数据分析数据集
    优质
    本数据集包含大规模Twitter用户发布的信息，涵盖多种语言与话题，旨在支持学术研究及数据分析应用。 Twitter的数据集可用于进行大数据分析，可以对原始数据求聚类系数并进行一系列操作处理。
     
  • 加州房屋价格数据集(california-house-prices)
    优质
    加州房屋价格数据集包含了美国加利福尼亚州多个地区房屋的价格信息及相关属性，是数据分析和机器学习中常用的数据资源。 加州房价数据集适用于数据分析、机器学习和深度学习的学习与应用。
     
  • 波士顿房价数据集分析
    优质
    本项目通过对波士顿房价数据集进行深入分析，探讨影响房价的关键因素，运用统计模型预测房价趋势，为房地产市场研究提供参考。 波士顿房价数据集是一个常用的机器学习数据集，用于回归问题的建模与分析。该数据集包含了波士顿地区房屋的相关属性及其对应的房价中位数，广泛应用于模型训练、验证及性能评估等场景中。
     
  • PythonPlanet | 二手房交易数据解读
    优质
    PythonPlanet专注于通过Python数据分析技术解析二手房市场动态与趋势，为用户提供详尽的数据解读和深入见解。 项目概况：该项目利用Python对北京二手房经纪人的成交数据进行综合分析，涉及pandas、numpy以及matplotlib绘图的应用。内容包括数据读取、清洗及离散化处理，并运用了分组分析、假设验证分析及相关性分析等方法。 具体目标如下： 1. 分析北京二手房的成交价格分布情况。 2. 识别成交量超过一亿的经纪人及其相关因素。 3. 查找每个经纪人的最高五笔成交记录，按总价排序。 数据概况：该项目的数据集涵盖了从2011年到2016年间在北京地区发生的约16万2千条二手房交易记录。这些数据包含全面的信息字段（具体信息字段未在原文中列出）。