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2000年至2018年全国地级市的房价数据(以zip格式提供)。

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简介:
全国各级行政区划的地价信息,涵盖了地级市的房地产市场价格数据。这些数据旨在提供对区域性住房市场状况的全面了解,并为相关研究和决策提供依据。

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  • 资料(2000-2018).zip
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    本数据集包含中国各主要地级市从2000年至2018年的房价信息,涵盖平均价格、成交量等关键指标,适合研究房地产市场长期趋势。 全国地级市的房价数据涵盖了各个城市的房地产市场价格情况。这些数据可以帮助人们了解不同城市之间的房价差异以及市场趋势。分析这类数据对于购房者、投资者及研究者都具有重要价值,能够为他们的决策提供有力支持。
  • 2000-2018PM2.5.xlsx
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    该Excel文件包含了从2000年至2018年间中国各主要地级市的细颗粒物(PM2.5)浓度监测数据,适合用于研究空气污染变化趋势和地理分布。 1. 数据来源:sedac.ciesin.columbia.edu的datasets中的dei-global-annual-gwr-pm2-5-modis-misr-seawifs-aod数据集。 2. 时间跨度:1998年至2016年。 3. 区域范围:涵盖342个地级市。
  • 2000-2018286个PM2.5.xls
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    该Excel文件包含了从2000年至2018年间中国286个地级城市的细颗粒物(PM2.5)浓度监测数据,适用于空气质量研究和环境分析。 2000年至2018年期间的PM2.5数据来源于达尔豪斯大学的研究团队,他们使用传感器对PM2.5进行测量,并通过ARCGIS软件处理得到具体数值。这些数据涵盖了中国内地的286个地级市。
  • 各直辖
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    本资料汇集了中国所有直辖市及地级市最新的房价信息,涵盖平均单价、成交量等关键指标,为研究房地产市场提供详实的数据支持。 各地级市
  • 南京20092017
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    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。
  • 2002-2019间中商品平均售.zip
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    本资料集包含了2002年至2019年期间中国各主要地级市的商品房平均销售价格数据,为房地产市场研究和分析提供了详实的数据支持。 2002年至2019年商品房平均销售价格(地级市)数据用于研究房价水平。自2002年起,该数据的完整度较好,但西藏、贵州等地的部分地区存在大量缺失值。尽管如此,在作为全国样本进行分析时,这些缺漏对整体估计结果的影响不大。每个指标的数据分布在六个Excel文件中,并且是未经处理的原始数据来源为国家信息中心房地产网。
  • 20022020296个及商品销售额与销售面积
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    该资料包含了从2002年至2020年间,中国296个地级市详细的房价、商品房销售额和销售面积的数据记录。 我们分享全国地级市层面的房价、销售面积及销售额共6个指标的数据。这些数据来源于CEIC数据库,并经过手工整理合并后提供给大家。力求确保所有数据可靠且有据可查。 本次分享包括8个文件,其中包含6个原始Excel文件和2个最终整理好的Excel版本(考虑到并非所有人都会使用Stata)。 对于数据的结构及质量: 1. 图二展示了每个年份的地级市数量以及具体有哪些地级市。 2. 关于数据的质量问题,在图三中也进行了公开说明。例如,从2002年至2004年的“商品房销售价格住宅”和“商品房销售额住宅”这两个变量的数据缺失是因为数据库本身就没有提供这些信息,并非可以凭空创造的。 总体而言,其余各年份及变量的数据质量非常高,基本没有缺失值;而且随着时间推移(即年份数越大),数据的质量也越高。
  • 20002018蒸发
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    本资料集涵盖了从2000年到2018年间全球各地详细的蒸发量观测和估算数据,旨在为气候变化、水资源管理及生态研究提供科学依据。 该文件里的shp和Excel数据是通过Python处理《中国地面气候资料日值数据集(V3.0)》的结果。如果用户需要栅格数据,需利用ArcGIS进行克里金插值或使用专业的气象处理软件ANUSPIN进行处理。若需求未处理的原始数据,请自行查找相关资源;如需Python代码,可关注微信公众号“GIS研究平台”。
  • 统计面板2000-2019,涵盖1999-2018度).xlsx
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    本Excel文件收录了自2000年至2019年间中国各主要地级市的详尽统计信息,包括经济、人口和社会发展数据等,涵盖1999至2018年度。为研究和分析提供了宝贵的资料。 2000-2019年中国城市统计年鉴地级市面板数据(对应1999-2018).xlsx
  • 19992018城镇化率
    优质
    本研究聚焦于1999至2018年间中国各地区级市城镇化的进程与变迁,深入分析城镇化率的变化趋势及其背后的社会经济因素。 1999年至2018年间地级市的城镇化率数据。