提取不同层高的房源数量数据。总层高6层、7层、18层、32层、33层的房源在多个区都较多。08 对在售二手房每平米单价最高的前100个小区进行词云可视化。这些小区主要集中于高新区和天府新区。09 以在售二手房每平米单价与房源数量为维度做散点图，左上方区域的几个小区量价比相对较高，对想要购房的人来说，可供...
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觉得有房子才有家,有一间属于自己的小窝,哪怕是再小,心里也觉得踏实,进而也有一份归属感和家的感觉,工作和生活才能更踏实,所以房源信息就显得尤为重要,又由于二手房源可以更好地表达信息,因此选择了哈尔滨二手房源信息进行数据可视化,多角度分析房源的信息情况。
数据分析1:价格最高的5个别墅,删除别墅信息 数据分析2:找出数据中的住房户型分布 数据分析3:找出关注人数最多的五套房子 数据分析4:户型和关注人数分布 数据分析5:面积分布 数据分析6:各个行政区房源单价均价 数据分析7:各个行政区的房源总价对比 数据分析8:按照地铁信息对各个区域每平米均价排序,柱形图绘制 数据分...
利用 Python 对二手房数据进行可视化分析,可以帮助人们更直观地理解市场数据,为决策提供便捷、高效的支持。 三、研究方法 本研究拟采用以下方法对二手房数据进行可视化分析: 1.数据采集 利用Python 爬虫技术从二手房网站(如链家网、安居客等)抓取相关数据,包括房源基本信息、价格、地理位置、户型、面积等。 2.数据处理...
本研究采用Python语言进行数据处理和可视化,具体方法如下: 1.数据收集:通过房地产网站、政府数据平台等途径,收集全国范围内的二手房数据; 2.数据清洗:对收集到的数据进行预处理,如缺失值填充、重复项删除等; 3.可视化分析:利用Python中的可视化库(如Matplotlib、Seaborn等)对清洗后的数据进行可视化分析,包括折线图、柱...
基于python的二手房数据可视化开题报告拟采用的研究方法 摘要: 一、项目背景与意义 二、研究目标 三、研究方法 1.数据收集 2.数据预处理 3.数据可视化 四、具体实施方案 五、预期成果 正文: 基于python的二手房数据可视化开题报告拟采用的研究方法 一、项目背景与意义 随着我国房地产市场的不断发展,二手房交易日益...
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链家二手房数据可视化分析与房价预测系统-开发技术与环境 亮点(爬虫、机器学习、随机森林预测模型、知识图谱、Echarts可视化) 开发技术:Python(语言)、Django框架(后端)、Vue(前端)、Echarts 算法:随机森林预测模型、知识图谱分析 软件工具:Pycharm、VsCode 数据库:MySQL ...