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如何在买房?【数据故事计划最佳创意奖】

但随着我国经济的飞速发展,房不断攀升,买房对于很多人来说会是人生中最大的一笔投资。尤其在我们的首都,买房更是难上加难。 要的研究方向为数据可视化。故事介绍01 ?买房?作为一线大都市,目前的常住人口在两千万以上。近年来的人口增长使得的住房资源紧缺且上涨。 链家数据展示然后我们结合地图,把房的信息与交通线路叠合,得到了如下的变化趋势。?2012-2017可视化我们发现在近几年中不断延交通线路扩张,且交通线路对房有一定的影响。 ? 最优方案除此之外,我们通过计算对于多方面的因素分析,可以为用户提供预测的④,在购买时上可以提供一定的帮助。?房预测案例? 预测我们希望人工智能作为一种颠覆性技术,它们有望颠覆多个历史构和相应的构关系,为那些具有更人道义和更公平的构提供“再中介”的会。?

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世界旅游城市联合会报告:休闲度假占世界旅游的比重已超过60% | 每周文旅资讯精选(10.28-11.3)

欢乐谷借万圣节引入新IP 10月11日至11月17日,欢乐谷举办为期一个多月的万圣节题活动假面糖果节。据悉,活动期间,华首座沉浸式黑科技AR鬼域将落地欢乐谷。 ? 而且,借万圣节活动契欢乐谷还引入了两大游戏IP《第五人》、《新倩女幽魂》强势入驻。 数据还显示,汉服文化周开幕前夕,酒店普遍出现较大幅度上涨,不少酒店涨幅达到200%至400%。 (中新网) 预热“中国文莱旅游年” 开通直飞文莱航线 10月27日,文莱皇家航空公司新型空客A320neo正式抵达大兴国际场,开启直飞文莱斯里巴加湾市的航线。 ? 到2020年1月14日前,每周有四趟航班往返大兴国际场-文莱斯里巴加湾市国际场;从2020年1月14日春节前后,计划航班增至每天一班飞往文莱和其他目的地。

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    一名旅游从业工作者,如何用数据分析出国庆旅游最受欢迎的旅游产品?

    本篇通过爬虫采集某旅游网站由出发,到达国内当季十八个热门旅游目的地的旅游产品信息数据,以旅游产品的销量为核心评指标,探寻具备怎样的特征的旅游产品受到消费者的青睐? 分析可知,飞往返的选择和销量最高,其次是火车往返,二者共同成为目前流的旅游交通方式,而像火车去飞回、飞去火车回、大巴往返、邮轮往返以及其他类交通方式的销量较惨淡。 分析可知,评分存在两极分化,销量要集中在产品评分为5分的附近,少量集中在评分0分处。按照常理不难理解评分越高销量越高,评分越低销量越低。 06 和产品销量? 层次分布较宽泛,从几百到一两万多不等。销量高的旅游产品要集中在0~5000的分布区间,广大消费者偏向选择适中的旅游产品。 07 评论数量和产品销量? 上述数据分析结果显示,一款受消费者青睐的旅游产品,具备了以下特征:出发,丽江或大理为目的地,出发地跟团游的旅游形式,飞往返的交通方式,3500上下的,4~6天的旅游时长,4星级及以上的住宿条件

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    焦灼?上海颓废?看大数据如何解读城市性

    ▍焦灼的 VS 颓废的上海谈到各个城市的性,很多人会第一时间想到上海与。 通过这两张地图可以明显发现,的文化活动距离历史街区、文化遗产更近一些,而上海的文化活动更靠近一些商业构和商圈。 基于这一结果可以猜测,的文化活力、文化内容更为明显地受到了其历史文化的影响;而上海更为核心的发展动力是其商业文化或是商业动。下面这一张图是关于活动类型的对比:? 这更明显的反映,商业文化对于文化活动在上海的渗透,也从侧面表现出上海的城市性更倾向于追求一种值的分享,而更多的是关于文化体验、传承的分享。 第二张图是关于两种风的对比,由于涉及到房数据,数据比较敏感,所以很难横向对比,我们是通过对比这一类型房子均大概是全市均的多少倍数得到的。

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    一名合的数据分析师该怎样解释“买不起房”这件事?

    结婚就要买房,这又让我打起买房的意,然而以我现在的积蓄,距离在买一套房还差多少?链家网是知名的房屋买卖平台,于是我爬取了链家的二手房买卖数据,不要问为什么看二手房...爬虫代码如下:? 房屋分析二手房屋均为65254元,中位数为61562元。?大部分房屋集中在35000-80000元区间。?地铁对房屋的影响房屋附近有地铁的明显高于房屋附近没有地铁的。? 分析房屋所在地域对房屋的影响最便宜的区域是房山区,最贵的是西城区,分布如下:?通过箱线图,发现在朝阳区、大兴区、昌平区有很多异常值,也就是说有个别房屋明显高于本区平均。? 绘制地图,颜色越深,房越高,结果如下:??分析房屋面积对房屋的影响没有明显的线性关系,说明房屋面积对房屋单影响不大。? 建立线性回归模型,预测房屋前文再对画直方图时,发现的房不符合正态分布,为了模型更加精准,先将取对数,取对数后的分布接近正态分布。?

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    Python采集3000条二手房数据,看我都分析出了啥?

    、地址、年份、房间样式 等字段作为可视化分析的数据来源网站没有设置很强的反爬制, 爬取时用的是 requests + Cookies+ PyQuery 组合即可,最好在爬取时加条 time.sleep 地段分布,房在 1.5万-3万 不等,没看到这个分布图之前仅仅认为上面是卖家标错了,看完这个图后才发现卖家是 挂着羊头卖狗肉,挂着的名号,卖着以外的房子(有的房子已经位于河境内),这可能就是卖房的套路之一吧事出反常必有妖 ,8万+和8万以内房产分布明显变化,越高,越靠市中心以外;从地图信息来看,想在买一套地段不错的房子,预期房最低也要在8万+,8 万是什么概念,也就说如果你想在买一套50平米的房子,最低也要 );参考下图,二手房中毛坯占比约1.39%共41套,户买来这些房子大概率用于资产增值而不是作为刚需;借助 Treemap 图再看一下二手房建筑时间分布,大部分都集中于2002-2010 这 9 ,标题中高频词汇有 南通透、高楼层、精装修、采光好 等,也可以说这几个特点也是大多数房源的最大卖点(抛去、地段等因素)5、小总结本文针对二手房的分析角度并不全面,仅仅围绕着房、地段、修建年份等几个维度做了简单分析

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    大数据揭秘:到底是谁买走了的房子?中国人买房4大古怪逻辑

    购房绝对人民虽然是购房的力军,2006年占比44.84%,2015年占比36.03%,下降了8.81个百分点,降幅明显。 东三省在客户的比例,从11年开始出现下降,近两年有些回升。特别是黑龙江,2011年开始执行严的限购,跟这个有关系吗? 从浙江来看,四海经商,极富投资天赋的浙江人,在购房的比例是逐年下降,其中应该不乏温州炒房客,这个倒不是说的房产投资值在下降,要还是的严厉限购政策,的确把投客,或纯粹的投资客基本摒除在外了 拥有强大的经济实力,能够提供大量的就业会,特别是金融地产IT等高端就业会,自然能吸引源源不断的买房需求了。 只图便宜,是很难买到好东西的,虽然谁都知道便宜无好货,却总希望自己是那个捡缺的人。有一朋友在房高涨之际,更加热切地想拥有一套自己的住房,终于在燕郊购得一套他心仪户型的房屋。

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    腾讯云公网宽带如何收费?

    详细如下表所示:地域节点包年包月(元/Mbps月)选择带宽≦2Mbps2Mbps5Mbps广州20.0025.0090.00上海20.0025.0090.0020.0025.0090.00成都18.0022.0090.00 按量计费(元/Mbps/小时)计费模式表地域按量计费(元/Mbps/小时)选择带宽≦5Mbps选择带宽>5Mbps广州0.06300.25上海0.06300.250.06300.25成都0.06250.25 按量计费(元/GB)计费模式表按量计费(元/GB)计费模式是按照流量计费的,使用多少流量付多少钱,详细参考下表:地域节点按量计费(元/GB)流量广州0.80上海0.800.80成都0.80中国香港 共享带宽包(元/Mbps)计费模式表地域节点共享带宽包(元/Mbps)带宽包内超出带宽包广州100.00108.00上海100.00108.00100.00108.00成都100.00108.00 带宽不包含硬件(CPU、内存)及硬盘费用3. 包年包月网络带宽购买跟随云购买,一同享受1年83折、3年5折的优惠4.

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    租房大数据:你不仅买不起房,未来也租不起了

    从图3可以看出,热点租房区域要分成了西、、东三大板块,西部板块要依附中关村、上地等商务区,形成了西三旗、西二旗集中租住区;东部板块要依附国贸、大望路、朝阳门等东二环、东三环及望的商务区,形成了常营 图4-租房人群租房APP使用率排行TOP10从图4可以看出,在租房过程中,租房一族更喜欢用链家、自如、58同城这些手APP。租房时最烦人的就是被无良中介用假房源诱骗电话,然后被不停的骚扰。 图5-租房人群租金区间关注度随着房租的不断上涨,在要想租到一套不错的房子,每月需要付房租3000~5000元。 这一区间的房子也是最受租房人群关注的,其次是租金在1500~2000元和2000~2500元之间的房子。事实上,这样的房只能租到一间房子,也就是只能选择合租了。 图6-租房人群户型关注度? 图7-租房人群租住方式关注度短租人群和个性化租房的关注度微乎其微,意味着近期冒出来的一大批打短租市场以及个性化租房的新创业公司,仍有很长的路要走。长租公寓升温?

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    逛一次环球影城,得花多少钱

    好在环球度假区很快就公布了门票。最低 418 元的淡季日门票,看起来也还承受得起。不过,处处和迪士尼题乐园竞争的环球影城,这次在中国也和老对手采用了相似的定策略。 和国内大部分 5A 级景区一百元上下的门票比,环球影城的入场券确实不便宜,但和全球其他环球影城比,的定属于中等水平。不过毕竟收入水平不一样,算下来还是贵。 按照东迪士尼的商品估算,这相当于每个游客都买了 1 个中型毛绒玩具或 2 个发箍头饰。这笔买周边的钱在环球影城大概也很难省下来。 环球影城内测票被炒至5000元“天” 虽有人被拘但仍有黄牛喊出“年底提豪车”. 你好,我是石头哥,来自十八县贫困农村,一路逆袭上清华(点击蓝字查看我的逆袭之路),目前在BAT某厂打工,是前大疆(无人)技术管,曾经也在创业公司待过,有着丰富的经验。

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    拼车返乡族的数据可视化

    作者:ElliotBai|来源:InTrirty本次数据样本共13041条,本别采集了、上海、广州、深圳、杭州的某一天出行数据,由于手动操作难以保证取样的公平性,所以不能对全部数据结果的准确性做保证 城市订单真实数据的话订单数量应该是深圳 > > 广州 > 上海 > 杭州,但是同一个城市内的乘客性别比例应该还是具有一定的参考值的,可以看到、上海、深圳的女性乘客数量占比都是高于男性的。 客单原本是想比较一下平均路程长度,但是想想这个事情太折腾了,由于平台要还是依靠路程来计算拼车费用的,所以通过计算客单的话大概也能反映一下平均形成长度(我猜的,然后结果是这样的,没想到广州是最高的, 哪里乘客最壕有时候有些偏远地区订单或者顺路司少,乘客会加希望司接单,于是统计了一下各城市加订单的占比和平均的加额度,得出如下结果:占比最高的城市是深圳,平均加额度最高的城市也是深圳,看来深圳的小哥哥小姐姐们的确出手阔错 ,然而加比例最低的是,不过这也不能说明帝都人民不壕气,可能就是人家繁华,司多。?

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    【租房数据分析】2016年在如何租到好房子?

    下图是所有小区的平均租房单,中关村,魏公村,国贸,三元桥都不便宜,大学聚集区和商业区的租金普遍较贵。?我们再以3D的形式绘制热力图(不同颜色代表不同区县,密集喜爱症福音):? 再研究不同区县的,为了便于观察,我把绿中介的自如单间均都换算为15平米:?出乎意料,曾经房西城,却在租金上败下阵来,还不如海淀东城。 我好奇五号线沿线的是如何分布的,于是做了一张下面的图:?请仔细看曲线的下降点,这些都是环路的绿隔,没什么商业,整体租金都会偏低,但非常不建议租这些地方,在的人都知道过天桥有多麻烦。 因此想靠出租获利的各位财,买租售比低的房子是你们的首选。在,平均40年的租房时间,即可买下一套房。买的房子还能买卖,房子的租金就彻底打水漂了。 总体来看,租房要是挑小区,同一小区内,除非装修差太多,否则不会有太多差异。笔者统计了所有小区的售房均,租房均,户数,租售比,地铁步行距离,物业等非常详尽的数据表,共计12200条。

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    【旅游景点分析】--从数据搜集到清洗再到可视化呈现

    =y,grid=True)#可以看出高要是海洋馆&住宿和环球影城皇家套票? =y,grid=True)#可以看出高要是大阪、都&奈良、广岛&宫岛等地的一日游包车活动? =y,grid=True)#可以看出高要是迪士尼乐园&迪士尼海洋馆,武士杀阵体验,浅草造型摄影、东观光直升、滑雪等活动? =y,grid=True)#可以看出美食高要是银座高级和牛牛排、清酒厂、米其林怀石料理、和牛烤肉等店? =y,grid=True)#可以看出交通高要是札幌包车一日游、富士山箱根等地一日游、成天场接送、大阪周边包车一日游、富士区一日游、都市区一日游、都奈良一日游等包车项目?

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    帝都十年涨租史:迷失的“85后”

    十年后,房们等待的春天终于到来。在经历了两次资本的狂飙突进和一场彻底颠覆供需结构的意外后,的租金涨到了令人咋舌的高度:2018年6月,租金中位数达到了6710元套,接近十年前均的3倍。 根据链家地产市场研究部统计,那一年租赁市场成交平均租金是3280元套。而张放这个低于均将近十倍的,不知道有没有被计算在内。 2012年夏天,和张放同年出生的刘璐来到,租的第一个房子也是1200元月,在二环的崇文门附近。这里是内城的要居住区,房源数量较多,但正规中介的大多都在1500元左右。 而另外两件屋子都是单人间,大小差不多,是5500元。她怀念,怀念之前住的那间房子低廉的房租和宽敞的空间。然而在她回来之后,一切已经不一样了。 中介告诉她,这个小区原先的房源都是小中介把持,平时通过房出租东西向一居室,也就在4600-4700元左右;自如为了打入这个市场,竟直接给房5000元收房。

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    【租房数据分析】2016年在如何租到好房子?

    再研究不同区县的,为了便于观察,我把绿中介的自如单间均都换算为15平米:?出乎意料,曾经房西城,却在租金上败下阵来,还不如海淀东城。 我好奇五号线沿线的是如何分布的,于是做了一张下面的图:?请仔细看曲线的下降点,这些都是环路的绿隔,没什么商业,整体租金都会偏低,但非常不建议租这些地方,在的人都知道过天桥有多麻烦。 因此想靠出租获利的各位财,买租售比低的房子是你们的首选。在,平均40年的租房时间,即可买下一套房。买的房子还能买卖,房子的租金就彻底打水漂了。 总体来看,租房要是挑小区,同一小区内,除非装修差太多,否则不会有太多差异。笔者统计了所有小区的售房均,租房均,户数,租售比,地铁步行距离,物业等非常详尽的数据表,共计12200条。 一篇文章难以帮助到每个具体想租房的人,因此,下表是200个片区的平均(以65平米计算)和存量和平均面积,方便各位读者参考。??

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    位置大数据之《交通等时圈选房指南》

    3 成交均 小区均部均高于南部,良乡怀柔密云尚有低于4万的小区 计算每平方公里范围内小区均的平均值可以发现: 在10万以上的小区要分布在二环内,并向海淀区的中关村、万柳、五棵松方向延伸 1 性比指数 性比指数:根据小区周边设施数量和成交均综合计算 人们在购房时,大都希望选购小区的交通便利性和生活便利性足够好,且合理,根据这样的原则,我们计算出了市每平方公里范围内小区的“性比指数 望交通等时圈 以驾车通勤为例,望半小时车程可达七家,向东和东可达首都场、平高速近六环,东南及南部可达东坝、姚家园、东二环附近,西南、西部方向可到安定门、奥森等区域; ? 餐饮:国贸望新桥等区域的小区是吃货天堂 小区周边都有不少大大小小的饭店,然而周边餐饮设施特别多的小区要分布在中部及东部的区域。 2 关于腾讯位置大数据 腾讯位置大数据特点 –真实:腾讯位置大数据,来源于真实用户、真实场景的手和智能终端动上报的位置信息,数据实时更新; – 完整:数据基于千余种流APP,覆盖了现实生活中不少于

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    Python 6个维度,数万条数据帮你揭秘房租大涨

    数据共14038条,10个维度,由上图可看出房源均为9590元月,中位数为7000。一半的房源在7000以下,所有房源的区间为,极差过大。 三、数据分析可视化四维度-房租均接下来,恋习Python将各区域、各路段、各楼盘房屋数量、均分布放在同一张图上,更直观地来看待房租? 不过,由于房源信息过多过杂,房屋位置、面积、楼层、朝向等对均有较大影响,因此,这个维度需要进一步分析。? count,ascending=False) attr = detail_place_mainv1 = detail_place_mainv2 = detail_place_mainline = Line(要路段房租均 line_width=4,mark_point_textcolor=black,mark_point_color=lightblue, is_splitline_show=False) bar = Bar(要路段房屋数量

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    爬虫篇 | Python 6个维度,数万条数据帮你揭秘房租大涨

    数据共14038条,10个维度,由上图可看出房源均为9590元月,中位数为7000。一半的房源在7000以下,所有房源的区间为,极差过大。 三、数据分析可视化四维度-房租均接下来,恋习Python将各区域、各路段、各楼盘房屋数量、均分布放在同一张图上,更直观地来看待房租? 不过,由于房源信息过多过杂,房屋位置、面积、楼层、朝向等对均有较大影响,因此,这个维度需要进一步分析。? count,ascending=False) attr = detail_place_mainv1 = detail_place_mainv2 = detail_place_mainline = Line(要路段房租均 line_width=4,mark_point_textcolor=black,mark_point_color=lightblue, is_splitline_show=False) bar = Bar(要路段房屋数量

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    房租大涨 ?6个维度 ,数万条数据帮你揭穿 。

    数据共14038条,10个维度,由上图可看出房源均为9590元月,中位数为7000。一半的房源在7000以下,所有房源的区间为,极差过大。 三、数据分析可视化四维度-房租均接下来,恋习Python将各区域、各路段、各楼盘房屋数量、均分布放在同一张图上,更直观地来看待房租? 不过,由于房源信息过多过杂,房屋位置、面积、楼层、朝向等对均有较大影响,因此,这个维度需要进一步分析。? count,ascending=False)attr = detail_place_mainv1 = detail_place_mainv2 = detail_place_mainline = Line(要路段房租均 line_width=4,mark_point_textcolor=black,mark_point_color=lightblue, is_splitline_show=False)bar = Bar(要路段房屋数量

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    中国计算科学发论文最多高校揭晓,清华、浙大、上交大前三

    ---- 新智元报道 来源:eol.cn编辑:克雷【新智元导读】最近,《2017中国高校国际学术影响力评报告》发布,清华大学计算科学的论文发表数量、创新人才数量双双排名全国第一,华中科技大学高被引数量第一 16日,《2017中国高校国际学术影响力评报告》在发布,报告以学术论文及相关数据为抓手,从国际成果规模、高被引论文、创新人才数量、优势学科等不同维度展现了中国高校的“坐标”。 十年来高被引论文数量:清华大学、大学、浙江大学排前三。创新人才(导科学家数量):清华大学、浙江大学、大学排前三。优势学科(进入ESI前1%学科数量):大学、浙江大学、中山大学排前三。 报告内容分为“中国大学国际学术影响力评”和“中国学科国际学术影响力评”两部分。中国大学国际学术影响力评要使用表1中的评指标。“中国学科国际学术影响力评要使用表2中的评指标。 3、创新人才(导科学家数量):排名前三的高校是清华大学、浙江大学、大学。上海交通大学、复旦大学、南大学、中国科学技术大学、华南理工大学、南开大学、中山大学进入高校前十。

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