Advertisement

约十万笔北京二手房微观交易数据

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


简介:
95万条北京二手房微观交易数据,2010年起的完整交易记录,全部来源于链家平台,并可在图中查看详细信息。这些数据包括以下各项指标:所在城市、所处区域和商圈;小区相关信息如经度和纬度坐标以及挂牌日期;成交信息包括成交价格(万元)、挂牌价格(万元)等;房屋属性方面有成交周期(天)、调价次数、带看量及关注人数等。此外,还包括房屋户型、楼层信息、建筑面积及其结构特征,建筑类型、房屋朝向、建成年代和装修状况等内容。其他相关指标如供暖方式、梯户比例、产权年限以及设施配备情况(如是否配备电梯)等也一并包含在内。交易权属信息及房屋用途亦被记录完整。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
  • 市场博文CSV
    优质
    该文档包含关于北京二手房市场的博文CSV数据,记录了各篇文章的关键信息,为研究者和投资者提供了宝贵的市场分析资源。 本段落通过项目实战的方式对北京二手房房价进行了分析与预测。文章详细介绍了数据收集、特征工程以及模型构建的过程,并分享了作者在数据分析过程中的一些心得和经验。通过对历史数据的深入挖掘,结合机器学习算法的应用,试图为读者提供一个全面理解北京二手房市场动态的方法。
  • 金融挖掘-Jupyter在的应用:市场分析
    优质
    本项目利用Jupyter工具深入分析北京二手房市场的金融数据,通过数据挖掘技术揭示市场趋势和规律,为购房者与投资者提供决策支持。 金融数据挖掘Jupyter—北京市二手房数据分析
  • PythonPlanet | 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)。
  • 的分析与可视化.rar
    优质
    本项目通过收集整理北京市二手房交易数据,运用数据分析技术探究房价变动趋势,并采用Python等工具进行数据可视化展示。 人工智能项目实训包括可运行代码和文档,以及各种常用的代码示例:百度PyEcharts教程、当当网分析可视化、笔趣看小说完本下载、斗鱼直播房间直播动态数据采集、王者荣耀小助手。
  • 利用Python解析链家.zip
    优质
    本资料提供使用Python语言对链家网北京地区二手房交易信息进行抓取、清洗及分析的方法和代码。适合初学者学习房产数据分析技术。 基于Python的二手房数据分析旨在解决以下几个问题:1)市场情况分析:过去五年内市场的成交单价和总价有何变化?整体销售趋势如何?北京哪些区域的二手房销售表现最佳?
  • 上海市场27记录
    优质
    该数据集包含了上海市丰富的二手房交易历史信息,总计27万余条详细记录,为研究房地产趋势、价格变动及市场需求提供了宝贵的资源。 我们收集了27万条上海二手房的微观交易数据,这些记录从2012年开始至今。数据来源于链家网站。 数据包含以下指标: - 所在城市、所在区域、所在商圈; - 所在小区、经度和纬度信息; - 挂牌时间以及成交日期; - 成交价格(万元)、挂牌价格(万元)及成交周期(天数),调价次数,带看次数,关注人数,浏览量; - 房屋户型、所在楼层、建筑面积(平方米)、户型结构、套内面积(平方米)、建筑类型和房屋朝向; - 建成年代、装修情况以及建筑结构; - 供暖方式及梯户比例信息;产权年限与是否配备电梯的信息; - 编号,交易权属类别,房屋用途分类; - 房屋拥有年份和房产权归属。
  • ,适用于分析与可视化
    优质
    本资源提供北京市最新二手房交易数据,涵盖房价、面积、户型等信息,适合用于市场分析和数据可视化展示。 数据文档 背景描述: 本平台收集了北京市二手房的信息,用于数据分析与可视化。 数据说明: 字段包括:市区、小区、户型、朝向、楼层、装修情况、电梯配备状况、面积(平方米)、价格(万元)以及年份。 各字段的数据类型如下: - 市区: 字符串 - 小区: 字符串 - 户型: 字符串 - 朝向: 字符串 - 楼层:整数 - 装修情况: 字符串 - 电梯配备状况: 字符串 - 面积(平方米):浮点数 - 价格(万元):浮点数 - 年份:整数 数据来源: 该数据来源于某平台爬虫抓取。 问题描述: 本数据分析适用于以下方面: 1. 北京二手房地理分布 2. 二手房价格分析 3. 二手房面积分布情况 4. 预测二手房价 5. 各字段间相关性分析
  • 平台爬取工具.zip
    优质
    本项目为一个用于抓取二手房交易平台房价信息的数据爬虫工具包,帮助用户快速获取房产市场行情,便于进行数据分析和决策。 这是一个作者毕业设计的爬虫程序,用于从58同城、赶集网、链家、安居客、我爱我家网站上抓取房价交易数据。欢迎使用! 关于AWK文件(File_catalog.awk)提供的算法:这套算法是用GNU工具awk语言实现的,可以处理由上述爬虫采集的数据,并按月和房屋类型将其拆分到不同的文件中。 使用方法: 在Linux/Unix系统或者其他支持运行awk程序的操作平台上执行以下命令: ``` awk -f [File_catalog.awk的位置] [需要处理的爬虫数据] ``` 注意,用于处理的文件名需包含“xinfang”、“ershoufang”或“zufang”,并且第一列的数据应为年月格式(如201604)。
  • 各区分析及可视化展示
    优质
    本项目通过收集并分析北京市各区的二手房数据,运用图表和地图进行直观的数据可视化展示,帮助用户快速了解各区域房价动态与市场趋势。 北京各城区二手房数据分析及可视化展示。