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杭州租房信息爬虫数据清洗与大数据分析

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简介：
本项目旨在通过编写爬虫程序收集杭州地区的租房信息，并进行数据清洗和大数据分析，以提供有价值的市场洞察。 该项目涵盖了爬虫项目（抓取北京、上海、广州、深圳热门城市的租房信息）、数据清洗以及数据分析，非常值得下载。在数据分析过程中会产生大量图片，适合初学者入门大数据领域。

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  • 杭州租房信息爬虫数据清洗与大数据分析
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    本项目旨在通过编写爬虫程序收集杭州地区的租房信息，并进行数据清洗和大数据分析，以提供有价值的市场洞察。 该项目涵盖了爬虫项目（抓取北京、上海、广州、深圳热门城市的租房信息）、数据清洗以及数据分析，非常值得下载。在数据分析过程中会产生大量图片，适合初学者入门大数据领域。
     
  • 杭州房源数据爬取与分析预处理.zip
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    本项目为杭州房源信息的数据采集及预处理工作，包含使用Python技术进行网页抓取和数据分析处理，旨在提供详尽的杭州房产市场参考。 使用Python编写一个爬虫程序来获取杭州市的房源数据，并进行预处理和数据分析。此程序允许用户根据需要更改地区设置以适应不同区域的需求。
     
  • Python爬虫与数据清洗实践：爬取并分析历史天气数据
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    本教程将指导读者使用Python编写爬虫程序获取历史天气数据，并进行必要的数据清洗和预处理工作，为后续的数据分析打下坚实基础。 最近完成了作业，如果有需要的话可以下载使用。
     
  • 基于Python爬虫的数据可视化毕业设计——招聘信息与租房数据分析系统
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    本项目利用Python爬虫技术收集并分析了招聘信息和租房数据，并通过数据可视化工具展示结果。旨在为用户提供一个综合的信息分析平台，便于用户了解市场趋势。 研究目的及意义 目前应届毕业生在求职与租房过程中面临一些挑战：一方面他们需要同时关注找工作和租房子这两个重要问题；另一方面招聘网站众多（如拉勾网、BOSS直聘、前程无忧等），而各个大学的就业信息网站相对成熟，但这些平台提供的服务较为单一。此外，在租房方面也有许多不同的房源信息平台可供选择（例如链家网、我爱我家）。然而，现有的平台存在一些缺点：它们仅提供基础的信息展示功能，并且招聘信息与租房信息之间缺乏关联性；同时由于各网站独立运作导致用户难以获取全面的市场概况。 因此，有必要开发一个能够整合并优化这些资源的新系统。这个新系统的改进方向包括但不限于以下几点： 1. 整合和统计大量分散的数据； 2. 提供基于地理位置的数据可视化功能； 3. 采用丰富的图表形式来呈现信息； 4. 将招聘与租房服务集成到同一平台。 综上所述，一个能够全面整合招聘信息及房源信息，并具备强大数据处理能力和直观展示效果的综合服务平台对于应届毕业生而言显得尤为重要。通过该系统，用户可以轻松地获取一线城市、新一线及其他主要城市的互联网行业就业情况以及住房市场现状等关键数据，从而帮助他们做出更加明智的职业规划和居住选择。
     
  • Python网络爬虫与数据清洗实现.zip
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    本资料包提供详细的教程和代码示例，帮助学习者掌握使用Python进行网页数据抓取及后续的数据清理技术。适用于初学者入门到进阶实践。 通过10个文件从小功能一步步更新到网络爬虫、数据清洗： 1. AQI计算。 2. 读取已经获取的JSON数据文件，并将AQI前5的数据输出到文件。 3. 将上述信息以CSV格式保存。 4. 根据输入文件判断是CSV还是JSON格式，并进行相应操作（使用with语句和os模块）。 5、6、7、8. 网络爬虫，利用requests模块实现数据抓取功能。 9. 使用Pandas库处理并分析数据。 10. 利用Pandas对获取的数据进行清洗及过滤。
     
  • 杭州小区房价数据大全.zip
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    本资料包包含了杭州市各小区详细的房价信息，帮助您轻松了解和比较不同区域内的房产价格动态。 杭州小区房价数据.zip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、房屋总数以及百度经纬度和高德经纬度的相关信息。
     
  • 数据清洗与准备——基于大数据分析
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    本课程聚焦于大数据环境下的数据清洗与准备技术，涵盖数据预处理、质量评估及优化策略，旨在提升数据分析准确性与效率。 在数据分析和建模的过程中，大部分时间都花在数据准备上：加载、清理、转换以及重塑。这些工作通常会占用分析师80%或更多的时间。
     
  • Python爬虫项目：前5万中文网站数据分析（含数据清洗与统计分析）
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    本项目利用Python爬虫技术收集并分析了中国前五万个热门网站的数据，涵盖数据清洗及深度统计分析，为网络趋势研究提供有力支持。 Python爬虫大作业包括数据清洗和统计分析，任务是对中文网站排名前5万的数据进行分析。
     
  • 北京房租情况的爬取与数据分析
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    本项目旨在通过网络爬虫技术收集北京市不同区域的租房信息，并进行深入的数据分析，以揭示租金变化趋势及其影响因素。 该项目旨在通过爬虫技术收集北京连家房租情况的数据，并进行数据分析。项目包含可以直接运行的代码，适合初学者练习使用。