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的数据分析师该怎样解释“买不起房”这件事?

我是一漂,来7年了,7年时间里不断地租房搬家,心里一直想买一套自己的房子,而的房让我望而却步,打消了念头。又到年底,双方父母催婚催的厉害,在一起5年,确实要考虑结婚了。 结婚就要买房,这又让我打起买房的主意,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:? 的房受学区房影响较大,但数据不好获取,这里就不做考虑了。?各区在售房屋情况分析发现朝阳区在售二手房屋最多,海淀、丰台、昌平其次。? 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。? 分析房屋所在地对房屋的影响最便宜的区是房山区,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。?

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Python 6个维度,数万条数据帮你揭秘房租大涨

整体思路是:先爬取每个区的url和称,跟主url拼接成一个完整的url,循环url列表,依次爬取每个区的租房信息。在爬每个区的租房信息时,找到最大的页码,遍历页码,依次爬取每一页的二手房信息。 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、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? 从图中可看出,最近,市各区的房租均在6000元月以上,其中最高区为东城,均达12463元月。 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。?

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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

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    房租大涨 ?6个维度 ,数万条数据帮你揭穿 。

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    怎么样购买 贵吗

    市面上有不少平台是有售卖,有大平台也有小平台,如果只是小白建站练习,可以到一些小平台选购一些比较低的产品进行练手。下面就给大家说说怎么样购买? image.png怎么样购买怎么样购买?选择一个机构平台,注册后登入,然后进入注册界面,先确定好自己要什么样子的后缀,常见的后缀有com、cn、net等等。 而com是最多人选择的,这个也是国内的顶级后缀。如果条件允许的话,还是建议大家选择这个com后缀。 注册缴费完成之后就要进行实认证,认证审核通过就可以进行解析使用。贵吗不同的后缀,都是不一样的,常见的几个后缀,就比较贵,几十一个。 如果是小白刚学建站,可以买一些几块钱的练练手,也有一些平台会对新人有一些优惠。大家可以根据自己的情况进行选择,如果是公司使用的,那就建议使用com,正常位都是在五十到七十。怎么样购买?

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    房租大涨?6个维度,数万条数据帮你揭穿

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    50000元一口买下四声wlgx.com

    50000元一口一枚四声wlgx.com被买下。  查询whois发现,这次花费中五位拿下wlgx.com的是一家终端,其全称为“亿龙云海联盟科技有限公司”。 wlgx.com注册于2003年,对应有“网络共享、未来关系、物流共享、物流更新、武林歌星”等含义,广泛适用于物流、网络、物理、娱乐、人工智能等诸多领。  通过邮箱反查,该公司下还持有相关zgwlcyw.cn以及一个为“博远华睿物流有限公司”的物流企业,小编猜想该公司兴许是为了搭建一个共享物流平台而准备。    四声母字符简短,可挖掘的含义也较为丰富,而且比较亲民,是不少终端企业比较青睐的品种之一。据悉,wlgx.com在2014年4月的结拍仅为641元,时隔三年半,身暴涨数十倍。 如今被终端收购,不仅显示了wlgx.com的投资值,也显示了其不错的终端应用值。

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    东又双叒叕有动作 推出生鲜超市拿

    近日小编收到爆料,东已经悄然拿下了7fresh.com.cn。输入7fresh.com会自动跳转到东商城jd.com。   7Fresh是一家新概念生鲜食品超市。 11月3日,东集团副总裁、东商城生鲜事业部总裁王笑松在媒体沟通会上透露,东即将推出“无界零售”新样本7Fresh生鲜超市,该店将打通线上、线下的品类、交易、配送等供应链系统,为消费者提供更多的场景化服务 生鲜产品在进入门店仓库和生鲜仓库后,将由7Fresh和东到家负责进行配送,实现5公里半径最快30分钟送达。东预计2017年内将在开设两家7Fresh门店,明年将扩展到全国市场。    7fresh.com注册于2014年;2016年时曾以12888元的被秒;今年10月初变更到“四季优选信息技术有限公司”下的,但交易不得而知。    东在的选择和保护上一直都非常积极。除了花费3000万购买jd.com外,在东的库中,还有大量旗下相关品牌的,刘强东和章泽天姓的相关也有不少。

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    Python采集3000条二手房数据,看我都分析出了啥?

    :上面是房最高 Top10 的地段位置,看起来地理位置还行,都是在三环四环之内、分布在市中心附件,如果单看这张图的地图的话得不到有用的信息,可以对比一下 房最低 Top10下面是排倒数前十的上面二手房房后十 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 关于15万+ 的房产,大致都分布两个区,一个是高校区(周围是人大、航、清华等高校),另一个位于右下角,也就是朝阳区卖的二手房不一定都是装修之后的,有可能也是毛坯(刚建造交付之后,未进行任何装修 ,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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    位置大数据之《交通等时圈选房指南》

    ,这一分布特点可能是受优质学区的影响; 部的明显高于南部,五环周边的均,比南四环附近的许多地区还要高; 六环内,回龙观、天通苑、通州区、亦庄、黄村等热门居住区的均已经达到4万~6万区间,只有房山良乡 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 Part Three   全城高性比区 综合推荐 1 不同区间的高性比区5万以下:昌平城区、良乡、顺义城区及黄村亦庄版块物美优 均在5万以下小区基本都分布在五环外,其中性比TOP10 排前二的平谷、密云地区目前都不通地铁,但优势明显,特别适合对敏感但不在意通勤时间的购房者。而通往平谷城区的地铁也已经在规划当中,相信平谷地区的房还有很大的上升空间。 其他如双榆树、亚运村、望、国贸、七里庄、丽泽桥、广安门、丰台科技园也是五环内这个区间性比较好的区。 ? 说明:1. 小区均数据包括二手房和新盘的房屋均;2.

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    抓取链家官网房产信息并用python进行数据挖掘

    我们将房以热力图方式绘制在地图上,就会非常直观:??颜色越深,代表其越高。除了西城,东城这些老城区,中关村(包含大量的学区房)和国贸(CBD)都高企。? 下面列出排前十的十个小区的:xcqu2014.mean().order(ascending=False).plot(kind=barh,title=u最高的十个小区的平均房)? 即使在,7万8的都已经是豪宅,可是上地的房子,一般都是普通的住宅。??原因还是学区房,海淀区教改使得这边的房子变化极大。 结论5%的涨幅,已经说明2015年比2014年回暖不少。也有少部分郊区小区降。当然,这种涨幅和之前火箭般的涨不可同日而语。可以肯定的是,像这样的城市,房子几乎是不可能大跌的。 作者:佚来源:http:www.cnblogs.combuptzymp49929243.html《Python人工智能和全栈开发》2018年07月23日即将在开课,120天冲击Python年薪30

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    企业建站还在高买云服务器?腾讯云这里1折秒杀了解一下

    阿里巴巴、腾讯、华为等科技巨头相继进入这一领,提供着安全稳定的云计算产品,这也是广大企业用户和个人用户的福音。不是企业还是个人,如果你还在用原购买云服务器的话,那就太亏啦! 腾讯云数字生态钜惠来袭,云产品1折秒杀,活动网址:www.zuntop.com下面是部分爆款云服务器,这些够美丽了吧! 广州上海区 2年 ¥3553云服务器8C16G S2实例 5M带宽 50G高性能盘  广州上海区 2年 ¥4501云服务器16C32G  S2实例 10M带宽 100G高性能盘  广州上海区 1年 ¥11664云服务器16C32G  S2实例 10M带宽 100G高性能盘  广州上海区 2年 ¥21777活动对象:腾讯云官网已注册且完成实认证的国内站用户均可参与(协作者除外);活动时间 ,会有差异;购买后无法调整区;7、秒杀云服务器配置所含系统盘均为高性能云盘8、秒杀云服务器标准型可选带宽配置含1Mbps、5Mbps、10Mbps;如需更多带宽,活动页购买服务器后请到官网升级;9

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    抓取链家官网房产信息并用python进行数据挖掘

    到了2014年,各个区县的二手房如下图:? 我们将房以热力图方式绘制在地图上,就会非常直观:??颜色越深,代表其越高。除了西城,东城这些老城区,中关村(包含大量的学区房)和国贸(CBD)都高企。? 下面列出排前十的十个小区的:xcqu2014.mean().order(ascending=False).plot(kind=barh,title=u最高的十个小区的平均房)? 即使在,7万8的都已经是豪宅,可是上地的房子,一般都是普通的住宅。??原因还是学区房,海淀区教改使得这边的房子变化极大。 结论5%的涨幅,已经说明2015年比2014年回暖不少。也有少部分郊区小区降。当然,这种涨幅和之前火箭般的涨不可同日而语。可以肯定的是,像这样的城市,房子几乎是不可能大跌的。

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    帝都房回调?带你用Python了解二手房市场现状

    近一年二手房房走势图 ?首先我们看到近一年来,二手房房的走势图,可以看到有回调的趋势,目前的均在每平方米57589的样子。 不同区的二手房房源数量那么各个区的二手房源分布如何呢??经过统计可以看到,朝阳区的二手房数量遥遥领先,达到25648.其次是丰台,共11094。之后海淀、昌平、大兴紧随其后。 不同区的二手房均?不同区的二手房又是怎样的呢?西城区一马当先,以114980元每平米的领跑的二手房市场。其次,东城区以97295每平米排在第二位。 )map1.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=不同区的二手房均(元平米)), visualmap_opts=opts.VisualMapOpts )bar2.add_xaxis(x_data)bar2.add_yaxis(, y_data)bar2.set_global_opts(title_opts=opts.TitleOpts(title=不同区的二手房均

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    从《欢乐颂》五美开讲,在城如何选房?

    生活在城的“五美”们该如何选房呢? 我们先来了解一下的小区情况: 从小区分布看,以天安门为中心呈环线分布,五环内占比26%,五环到六环之间的占比35.2%。 ? 从来看,自古信奉“上风上水”的帝都,部均明显高于南部,均在10万以上的小区主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。 ? 在这类IT公司一般集中在中关村、西二旗区。那么考虑到通勤时间,针对这类人群,可以推荐在以下区购买房产。 所以低总,高性比是这类人群最需要的。 可以推荐均在5万以下的性比TOP10区,排前二的平谷、密云地区目前都不通地铁,但优势明显,特别适合对敏感但不在意通勤时间的购房者。 小邱是个吃货,那么就先从地点入手~ 国贸、望新桥等区的小区是吃货天堂 三里屯至国贸一带、西单、 东单、望,以及新桥至南锣鼓巷区的小区周边餐饮设施尤其多,这些地方真可以称之为吃货天堂,如果你也跟小邱一样

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    品玩SAS:失之交臂的房黄金十年

    本期的“品玩SAS”就以最近十年、上海、杭州、青岛的房和职工月平均工资为数据蓝本,与大家探讨下“房的黄金十年”以及工资与房的巨大差距。 下面是各项指标的说明:Year:年份City:城市Price:住房商品房平均销售Salary:职工月平均工资数据来源:国家统计局、各市统计局首先将收集到的excel式数据导入到SAS系统。 *sheet=sheet1; *指出电子表中的表单字* getnames=yes; *指出第一行是否有字段*run;data fj;set sasuser.fangjia(keep=year city 由此也可以看出房上涨与城市属性有较大的相关性,例如经济发展水平、所处位置、人口数量等。下面以为例分别展示房、职工工资的具体涨幅情况。 1.data bj;set sasuser.fangjia;if city=;bh=dif(price); *dif函数取两年间的差值*if bh=.then bh=price;if bh

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    【Excel系列】Excel数据分析:参数估计

    案例:房屋(数据文件:house_price.xlsx)分析问题:1)市政府为调控房地产,希望知道各小区房屋的分布,请分析房地产的集中趋势,并选择合适的图形呈现。 2)房地产商想知道各个环线房屋装修状况的对比情况,以便进行产品设计和市场拓展,计算指标并设计合适的图形呈现结果,最后给房地产商一些建议。 3)选择合适的图形反映各个区住宅区房屋分布情况操作步骤:1)基本描述统计打开excel数据文件house_price.xlsx选择描述统计,单击“确定”按钮。?? 选择数据,单击“数据”选项卡,选择“数据分析”选项框中的“直方图”选项输入区选择房屋avgprice列$B$2:$B$186,接收区选择第一步构造的接收数据,即D1:D19数据。 输出区选择G3,勾选图表输出,然后单击“确定”按钮。??选中整个直方图,右键单击选择“设置数据系列式”,单击“系列选项”,分类间距设为0。

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    租房大数据:你不仅买不起房,未来也租不起了

    图2-热点租房区TOP10据滴滴出行大数据统计,地区上班族平均通勤时间为54分钟,成为华地区“上班路最长最耗时”的城市。 而艾普大数据分析结果显示,由于租住地更偏远,租房一族的平均通勤时间达61分钟,很明显在路上花的时间更多一些。需要说明的是,本次报告仅针对分析,不包括环。 事实上,有不少租房族租住在更偏远的环,如知的燕郊。我们在此前的大数据报告《超炫潮汐图告诉你:环漂聚居在哪里》中已经做过分析,这里不再赘述。? 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。

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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主题活动假面糖果节。据悉,活动期间,华首座沉浸式黑科技AR鬼将落地欢乐谷。 ? 而且,借万圣节活动契机,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%。 、辽阳)、沈阳市发展改革委员会、沈阳市商务局、文化旅游合作促进平台等联合在举办“——沈阳经济区文化旅游招商项目暨沈阳历史文化城招商项目发布会”。 近年来,各城市都相继出台了相关扶持政策,沈阳对旅游项目用地按照工业用地出售,并提供一定比例的扶持资金;本溪制定出台了《支持旅游业发展的14条用地政策意见》等。

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    焦灼?上海颓废?看大数据如何解读城市性

    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。 ▍小区喜复古,上海崇洋气除了情感、饮食和文化,和上海在小区命上也存在着很大的差异。 我们对比了不同城市住宅小区的命,通过把小区称、小区位置、小区类型、房规模等数据提取出来进行一系列研究。从中我们发现了一些很有意思的成果,下面节选了和上海的两个小片段。? 这些字也反映出了所在城市居民的值取向,我们研究了两种类型字在整个城市小区中的占比情况,可以看到相对来说用田园复古风的命会更多一点,上海则用国际风的命会稍多一点。? 以上只是城市象限研究的一部分,但我们的研究不止这些,目前我们还有一个脑洞是关于如何通过城市地的命方式去挖掘城市的性,观察胡同街道称、桥梁道路称、水系称等数据,从中发现城市的值取舍、希望寄托

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