python的二手房数据采集及可视化分析(源码)
近年来，房价一直是人们比较关注的热门话题。在所有的房产交易中，二手房交易占了相当大的比例，同时进入市场的二手房数量也在不断的增加。但很多二手房的买家在购房过程中因对二手房市场缺乏基本的了解及无法找到有效的参考数据，从而难以抉择。本文针对上述问题，以南京市为例，开发了一个基于Python的二手房数据采集与可视化分析应用程序。该程序首先通过网络爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据，并对采集到的数据进行清洗；然后，对清洗后的数据进行可视化分析，探索隐藏在大量数据背后的规律；最后，采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，并根据聚类分析的结果，将这些房源大致分类，以对所有数据进行概括总结。通过上述分析，可以了解到目前市面上二手房的基本特征和房源的分布情况，为众多的购房者进行购房决策提供了参考。
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外现状 2
1.2.1 国外研究现状 2
1.2.2 国内研究现状 2
1.3 研究目标和内容 2
1.3.1 研究目标 2
1.3.2 研究内容 2
2 开发平台与应用技术 2
2.1 开发环境简介 3
2.2 应用技术简介 3
2.2.1 Python 3
2.2.2 Python网络爬虫技术 3
2.2.3 Python数据分析技术 3
3 数据采集及数据清洗 3
3.1 数据采集 3
3.1.1 链家网网站结构分析 3
3.1.2 网络爬虫基本设计思路 5
3.1.3 网络爬虫程序关键问题说明 7
3.2 数据清洗 9
3.2.1 原始数据主要需要清洗的部分 9
3.2.2 数据清洗程序具体实现 10
3.2.3 数据清洗结果 11
4 数据可视化分析 11
4.1 数据加载 11
4.2 数据整体质量分析 12
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
/> 4.2.1 数据基本情况 12
4.2.2 整体数据文件词云 13
4.2.3 南京各区域二手房房源数量折线图 16
4.2.4 南京二手房房屋用途水平柱状图 17
4.2.5 数据整体质量总结 17
4.3 南京二手房基本信息可视化分析 18
4.3.1 南京各区域二手房平均单价柱状图 18
4.3.2 南京各区域二手房单价和总价箱线图 18
4.3.3 南京二手房单价最高Top20 20
4.3.4 南京二手房单价和总价热力图 21
4.3.5 南京二手房总价小于200万的分布图 25
4.3.6 南京二手房建筑面积分析 25
4.3.7 南京二手房单价、总价与建筑面积散点图 27
4.4 南京二手房房屋属性可视化分析 28
4.4.1 南京二手房房屋户型占比情况 28
4.4.2 南京二手房房屋装修情况 29
4.4.3 南京二手房房屋朝向分布情况 30
4.4.4 南京二手房建筑类型占比情况 31
5 数据聚类分析 32
5.1 kmeans算法原理 32
5.1.1 基本原理 32
5.1.2 聚类效果判定标准 33
5.1.3 算法实现步骤 33
5.1.4 算法缺点 33
5.2 算法实现关键问题说明 33
5.2.1 K值的选定说明 33
5.2.2 初始的K个质心选定说明 34
5.2.3 关于离群点 34
5.2.4 数据的标准化 34
5.3 聚类结果分析 36
6 总结与展望 39
6.1 总结 39
6.2 展望 40
致谢 40
参考文献 40
基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析
引言
引言
1 绪论
1.1 研究背景及意义
随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产交易越来越火，二手房交易市场居高不下[1]。二手房既是住房，也被人们用来投资理财。近年来，房价持续飙升。虽然经过国家宏观调控房价涨势稍微有所缓和，但是房价只增不减是事实，因此对二手房信息数据的分析不仅对买房者、二手房中介，而且对政府宏观调控来说也意义重大。
本文先通过网络爬虫采集链家网上所有南京二手房的数据，并对数据进行一系列清洗处理；然后，对数据进行可视化，利用数据可视化良好的交互性，帮助人们更好、更直观的认识数据，进而从数据中发现有用信息。可视化分析主要是对二手房的总价、单价、建筑面积、地区、户型等属性的分析，通过这些可视化分析，我们可以更加直观地了解目前二手房市场的整体情况；最后，采用一个数据挖掘中的聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，将这些房源进行归类。二手房市场上数据量巨大，利用数据挖掘算法对数据进行分析尤其重要，本文主要是对数据聚类进行了研究。
1.2 国内外现状
1.2.1 国外研究现状
国外尤其是发达国家，房地产起步较早，大多数二手房交易都通过中介完成。国外软件技术发达，并且与二手房相关的软件技术及法律法规成熟，大多数中介公司都有自己的管理软件。国外比较著名的二手房交易平台有Zillow、Realtor、Redfin等。Zillow是一家免费查询各种房地产信息的网站。用户不仅能够在Zillow提供的地图服务上寻找房源，而且能够根据邮政编码、街道等相关信息进行房源搜索；Realtor是美国房地产协会的官方网站，是美国房地产经纪人的房源汇集地，拥有400万以上的可供出租或出售的房源信息，每个月有1300万以上的用户流量。Realtor不仅可以满足购房者的购房需求，还能提供房地产咨询、按揭计算器、房地产综合指南等各类服务；Redfin是一家互联网房产中介商，通过线上为用户提供房屋中介服务[2]。
1.2.2 国内研究现状
目录
摘要 1
关键词 1
Abstract 1
Key words 1
1 绪论 1
1.1 研究背景及意义 1
1.2 国内外现状 2
1.2.1 国外研究现状 2
1.2.2 国内研究现状 2
1.3 研究目标和内容 2
1.3.1 研究目标 2
1.3.2 研究内容 2
2 开发平台与应用技术 2
2.1 开发环境简介 3
2.2 应用技术简介 3
2.2.1 Python 3
2.2.2 Python网络爬虫技术 3
2.2.3 Python数据分析技术 3
3 数据采集及数据清洗 3
3.1 数据采集 3
3.1.1 链家网网站结构分析 3
3.1.2 网络爬虫基本设计思路 5
3.1.3 网络爬虫程序关键问题说明 7
3.2 数据清洗 9
3.2.1 原始数据主要需要清洗的部分 9
3.2.2 数据清洗程序具体实现 10
3.2.3 数据清洗结果 11
4 数据可视化分析 11
4.1 数据加载 11
4.2 数据整体质量分析 12
*好棒文|www.hbsrm.com +Q: ^351916072^
/> 4.2.1 数据基本情况 12
4.2.2 整体数据文件词云 13
4.2.3 南京各区域二手房房源数量折线图 16
4.2.4 南京二手房房屋用途水平柱状图 17
4.2.5 数据整体质量总结 17
4.3 南京二手房基本信息可视化分析 18
4.3.1 南京各区域二手房平均单价柱状图 18
4.3.2 南京各区域二手房单价和总价箱线图 18
4.3.3 南京二手房单价最高Top20 20
4.3.4 南京二手房单价和总价热力图 21
4.3.5 南京二手房总价小于200万的分布图 25
4.3.6 南京二手房建筑面积分析 25
4.3.7 南京二手房单价、总价与建筑面积散点图 27
4.4 南京二手房房屋属性可视化分析 28
4.4.1 南京二手房房屋户型占比情况 28
4.4.2 南京二手房房屋装修情况 29
4.4.3 南京二手房房屋朝向分布情况 30
4.4.4 南京二手房建筑类型占比情况 31
5 数据聚类分析 32
5.1 kmeans算法原理 32
5.1.1 基本原理 32
5.1.2 聚类效果判定标准 33
5.1.3 算法实现步骤 33
5.1.4 算法缺点 33
5.2 算法实现关键问题说明 33
5.2.1 K值的选定说明 33
5.2.2 初始的K个质心选定说明 34
5.2.3 关于离群点 34
5.2.4 数据的标准化 34
5.3 聚类结果分析 36
6 总结与展望 39
6.1 总结 39
6.2 展望 40
致谢 40
参考文献 40
基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析
引言
引言
1 绪论
1.1 研究背景及意义
随着社会经济的快速发展，城镇化的加速建设，房地产交易越来越火，二手房交易市场居高不下[1]。二手房既是住房，也被人们用来投资理财。近年来，房价持续飙升。虽然经过国家宏观调控房价涨势稍微有所缓和，但是房价只增不减是事实，因此对二手房信息数据的分析不仅对买房者、二手房中介，而且对政府宏观调控来说也意义重大。
本文先通过网络爬虫采集链家网上所有南京二手房的数据，并对数据进行一系列清洗处理；然后，对数据进行可视化，利用数据可视化良好的交互性，帮助人们更好、更直观的认识数据，进而从数据中发现有用信息。可视化分析主要是对二手房的总价、单价、建筑面积、地区、户型等属性的分析，通过这些可视化分析，我们可以更加直观地了解目前二手房市场的整体情况；最后，采用一个数据挖掘中的聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析，将这些房源进行归类。二手房市场上数据量巨大，利用数据挖掘算法对数据进行分析尤其重要，本文主要是对数据聚类进行了研究。
1.2 国内外现状
1.2.1 国外研究现状
国外尤其是发达国家，房地产起步较早，大多数二手房交易都通过中介完成。国外软件技术发达，并且与二手房相关的软件技术及法律法规成熟，大多数中介公司都有自己的管理软件。国外比较著名的二手房交易平台有Zillow、Realtor、Redfin等。Zillow是一家免费查询各种房地产信息的网站。用户不仅能够在Zillow提供的地图服务上寻找房源，而且能够根据邮政编码、街道等相关信息进行房源搜索；Realtor是美国房地产协会的官方网站，是美国房地产经纪人的房源汇集地，拥有400万以上的可供出租或出售的房源信息，每个月有1300万以上的用户流量。Realtor不仅可以满足购房者的购房需求，还能提供房地产咨询、按揭计算器、房地产综合指南等各类服务；Redfin是一家互联网房产中介商，通过线上为用户提供房屋中介服务[2]。
1.2.2 国内研究现状
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