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美国华盛顿州King County地区房价分析.py

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简介：
本Python脚本提供了对美国华盛顿州King County地区的房地产市场进行深入分析的功能，涵盖房价趋势、影响因素等数据洞察。 数据清洗包括处理重复值、缺失值以及去除异常值，并进行变量处理。我们将分析房屋单位居住面积价格与房屋得分之间的关系，同时探讨房屋价格与房屋面积及配置的关系。此外，还会生成各变量相关系数的热力图和绘制多变量散点图以展示相关性较大的变量间的关系。最后，我们会研究房屋面积单价随成交年份以及房屋建成年限的变化趋势，并统计不同销售时间段的数据情况。

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  • 美国华盛顿州King County地区房价分析.py
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    本Python脚本提供了对美国华盛顿州King County地区的房地产市场进行深入分析的功能，涵盖房价趋势、影响因素等数据洞察。 数据清洗包括处理重复值、缺失值以及去除异常值，并进行变量处理。我们将分析房屋单位居住面积价格与房屋得分之间的关系，同时探讨房屋价格与房屋面积及配置的关系。此外，还会生成各变量相关系数的热力图和绘制多变量散点图以展示相关性较大的变量间的关系。最后，我们会研究房屋面积单价随成交年份以及房屋建成年限的变化趋势，并统计不同销售时间段的数据情况。
     
  • 美国King County房价预测模型训练 聚焦房屋销售价格与基本信息分析
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    本项目专注于开发针对美国King County地区的房价预测模型，通过深入分析影响房产销售价格的基本信息，旨在为购房者和投资者提供精准的价格趋势预判。 数据涵盖了2014年5月至2015年5月期间美国King County的房屋销售价格及基本信息。（已将列标题添加在数据开头）训练数据包含约10,000条记录，共涉及14个字段，具体如下： - 销售日期（date）：房屋于2014年5月至2015年5月间出售的具体时间； - 销售价格（price）：交易的金额单位为美元，这是需要预测的目标值； - 卧室数（bedroom_num）：房屋中的卧室数量； - 浴室数（bathroom_num）: 房屋内的浴室数量； - 房屋面积（house_area）：生活区域的总面积； - 停车面积（park_space）：停车区的大小； - 楼层数（floor_num）：房屋总共有多少层楼； - 房屋评分（house_score）：King County 的房屋评价系统对房产的整体评估分数； - 建筑面积（covered_area）：除去地下室以外的所有建筑区域总面积； - 地下室面积（basement_area）: 地下空间的大小； - 建造年份（yearbuilt）：房子建成的具体时间点； - 修复年份（yearremodadd）：房屋最近一次翻修的时间； - 纬度（lat）、经度（long）：房产的位置坐标。
     
  • 金县房屋销售数据的线性回归分析-King County House Sales
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    本研究运用线性回归模型对金县（King County）房屋销售数据进行深入分析，旨在探索影响房价的关键因素及其相互关系。通过数据分析，为购房者和投资者提供有价值的参考信息。 金县房屋销售线性回归 小组成员：安德鲁·穆勒（Andrew Muller）与阿舍尔·汗（Ashe Khan） 商业案例： 我们旨在预测适宜的房屋售价，以帮助房主判断其房产是否定价合理。 数据分析: 我们依据column_names.md文件中的数据信息进行分析。首先将所有数据转换为数值类型，并处理所有的缺失值(NaN)。之后创建了几个新的特征：“yr_since_renovation”（翻新后年数）、“yr_since_built”（建造后年数）和“renovated”。接着删除了一些不必要的特征，如：“view”，“sqft_above”，“sqft_living15”，“sqft_lot15”以及“date”。 在数据清理完成后，我们开始进行分析。每个变量与目标价格的散点图展示了它们之间的线性关系强度。通过这些图表可以识别出哪些变量对房价预测具有显著影响。
     
  • 波士顿房价分析.ipynb
    优质
    本Jupyter Notebook通过多元回归模型对波士顿地区的房价数据进行深入分析，旨在探索影响房价的关键因素及其相互关系。 波士顿房价.ipynb这份文档主要分析了美国波士顿地区的房地产市场数据，并通过Python编程语言进行数据分析与建模预测房价趋势。该文件详细介绍了如何使用机器学习算法来处理相关数据集，帮助读者更好地理解影响房屋价格的关键因素及其统计规律。
     
  • 华盛顿特区国家广场高光谱数据集
    优质
    本数据集涵盖华盛顿特区国家广场区域，采用高光谱成像技术，提供精确的地物识别与分类信息，适用于遥感研究及环境监测。 为了帮助大家更好地学习高光谱编程，我将上传一些常用的高光谱数据集，这些数据集仅适用于MATLAB用户，并且可以直接通过load命令来使用。
     
  • 波士顿房价预测分析
    优质
    本项目专注于波士顿地区的房价数据分析与模型构建，旨在通过统计方法和机器学习算法，准确预测影响房价的关键因素及其未来趋势。 这是一份关于波士顿房屋价格预测的分析报告，仅供参考。
     
  • 华盛顿特区购物中心地区的HYDICE传感器数据
    优质
    这段简介可以描述为：华盛顿特区购物中心地区HYDICE传感器数据记录了该区域详细的环境与人流信息，旨在提供决策支持和研究分析。 HYDICE传感器收集了Washington DC mall地区的数据，包括影像数据和真实地物信息的matlab数据。
     
  • 波士顿房价问题分析.rar
    优质
    本研究旨在深入探讨影响美国波士顿地区房价的关键因素及其相互作用机制，并提出相应的解决建议。 波士顿房价问题.rar
     
  • 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。