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2021年3月西安安居客二手房价格数据-excel文件.zip

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简介：
该文件为2021年3月份收集整理的西安地区二手房交易价格数据，以Excel表格形式呈现，涵盖房源位置、面积、价格等详细信息。适合房地产市场分析和研究使用。 2021年3月西安安居客二手房价数据（Excel文件）

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  • 2021年3月西安安居客二手房价格数据-excel文件.zip
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    该文件为2021年3月份收集整理的西安地区二手房交易价格数据，以Excel表格形式呈现，涵盖房源位置、面积、价格等详细信息。适合房地产市场分析和研究使用。 2021年3月西安安居客二手房价数据（Excel文件）
     
  • 安居客二手房数据爬取（700条）
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    本项目旨在通过Python爬虫技术从安居客网站获取二手房详细信息，共采集约700条房源数据，涵盖价格、位置等关键属性。 从安居客上爬取的二手房信息以.xlsx格式存储，可以作为数据挖掘和分析的学习及教学案例数据。
     
  • 10-深圳商铺租金数据（来自安居客）-2021年3月更新.zip
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    本文件提供了深圳市内各区域商铺租赁市场的最新数据报告，涵盖2021年3月份的详细信息，资料来源于知名房产平台安居客。 10-安居客深圳商铺租金信息-2021年3月最新.zip
     
  • 基于Python的深圳安居客二手房房价爬虫分析与预测项目
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    本项目利用Python编写爬虫程序，从深圳安居客网站获取二手房交易数据，进行房价趋势分析及未来价格预测。 本段落介绍一个针对深圳各区二手房房价的爬虫、分析、可视化及预测软件架构，主要采用Python3与torch框架。内容包括分析年份与房价的关系、户型数量分布情况、生成词云以及模型分析等。
     
  • 上海二手房价格数据.csv
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    该文件包含了上海市二手房交易的价格信息，包括房屋面积、位置等详细数据，便于分析房地产市场趋势。 需要整理的2019年10月份上海市各小区二手房价数据，包括地理坐标，可用于数据分析、学习以及地图大数据可视化分析。
     
  • 安居客网站运用大数据进行房价可视化分析资料.zip
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    本资料集为安居客网站利用大数据技术对房地产市场进行深入分析的结果，聚焦于房价数据的收集、处理及可视化呈现。 使用安居客网站结合大数据分析房价，并进行可视化展示。通过Python爬虫技术获取某个省各个地区的二手房价格数据，包括最大值、最小值、平均值和中位数等指标，然后对这些数据进行可视化分析。
     
  • 【免费获取】Power BI Desktop 2021年3月安装包RAR文件
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    本资源提供Power BI Desktop 2021年3月份的安装包下载，方便用户轻松获取最新版本的数据分析工具。 PowerBI安装包资源可以免费下载并直接安装使用，请记得查看安装说明。我们将及时更新新版本的内容，并在个人中心提供供练习使用的数据源，需要的用户可以在“个人中心”查看。
     
  • 成都二手房价格数据的Python分析
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    本项目运用Python编程语言对成都市二手房市场进行深入的数据挖掘与统计分析，旨在揭示房价趋势及影响因素。通过可视化技术呈现分析结果，为购房者和投资者提供有价值的参考信息。 随着国家对新建商品房市场的调控力度加大以及存量房市场逐步扩大，二手房市场将逐渐成熟，并成为与一手房市场竞争并存的重要组成部分。在二手房交易市场的发展过程中，房地产经纪机构规模较小、经营行为不规范、从业人员素质偏低等问题一直存在，行业诚信状况令人担忧。然而，作为我国住房制度改革后诞生的新兴市场，这些问题的存在是不可避免的；但其发展前景十分广阔。目前政府相关部门正在采取各种措施来培育和完善二手房交易市场。 为了研究成都主城区范围内二手房市场的特点和规律，本项目通过网络爬虫技术收集了三万余条二手房产数据信息，并进行了详细的数据预处理工作。获取的信息包括：总价格、每平方米单价、小区名称及位置、房屋具体地址、户型描述、楼层信息（所在楼层）、建筑面积与套内面积等；还包括建筑类型、朝向，装修情况以及电梯配置状况等等。此外还记录了挂牌时间，交易性质和历史成交记录等相关数据。 在进行数据分析之前，需要对原始数据中的特殊符号或者数字后跟的异常值进行清洗处理以确保后续建模分析工作的准确性和可靠性。
     
  • 使用PyCharm进行安居客小区数据爬取（安居客爬虫）.zip
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    本项目提供了一个详细的教程与工具包，用于利用Python集成开发环境PyCharm编写爬虫代码，自动抓取安居客网站上的小区数据。此资源包括完整的代码示例和详细的安装步骤，帮助开发者轻松入门房产信息网络爬取技术。 爬虫（Web Crawler）是一种自动化程序，用于从互联网上收集信息。其主要功能是访问网页、提取数据并存储，以便后续分析或展示。爬虫通常被应用于搜索引擎、数据挖掘工具以及监测系统等场景。 爬虫的工作流程包括以下几个关键步骤： 1. URL 收集： 爬虫从一个或多个初始URL开始，递归地发现新的URL，并构建一个包含这些新链接的队列。这些网址可以通过分析网页上的链接、站点地图或者搜索引擎等方式获取。 2. 请求网页：爬虫使用HTTP或其他协议向目标网站发送请求，以获得页面的内容。这通常通过诸如Python中的Requests库这样的工具来实现。 3. 解析内容： 爬虫对下载的HTML文档进行解析，并从中提取有用的信息。常用的解析工具有正则表达式、XPath以及Beautiful Soup等。这些工具帮助爬虫定位和获取目标数据，如文本、图片或链接等。 4. 数据存储： 抽取的数据会被保存到数据库、文件或其他类型的存储介质中，以便后续的分析或展示使用。常见的存储方式包括关系型数据库系统（RDBMS）、NoSQL数据库以及JSON格式的文件等等。 为了确保爬虫不会给网站带来过大的负担或者触发其反爬机制，需要遵守网站robots.txt协议，并控制访问频率和深度的同时模拟人类用户的浏览行为（如设置User-Agent）。 5. 反爬措施： 鉴于许多站点采取了诸如验证码、IP封锁等手段来防止被爬虫抓取数据的情况出现，因此开发人员必须设计相应的策略以应对这些挑战。 总之，在各个领域中广泛使用着各种类型的爬虫技术，例如搜索引擎索引构建、数据分析以及价格监控服务等等。然而在实际操作过程中需要注意遵守法律法规及伦理规范，并且尊重网站的使用条款并确保不会对被访问服务器造成不良影响。