数据集说明 这是一份北京的租房数据，总计7000 多 条记录，分为 8 个同样结构的 CSV 数据文件。 2....数据处理 首先通过 pandas 将这些数据文件合并到一起，然后进行数据处理，最后将清洗好的数据写到 sqlite 。...3.数据分析可视化 3.1 整体情况 该数据集总共有 6024 个房源信息，平均每平米的租金为 169 元，每套房源的平均出租面积为 15.68 平米。...之前也分析了，每套房源的平均出租面积为 15.68 平米，可见大部分房源都是合租，毕竟房租那么贵，生活成本太高了。...因为北京地处北方，天气较干燥，不会有回南天，而且低楼层出行较为方便。电梯房的高楼层，租金也会比较贵，这大概是因为高楼层的风景较好。
今天分享一篇文章，用Python对蛋壳公寓北京区域共6025条公寓数据进行采集、清洗、可视化分析。...数据处理 导入数据分析包 import pandas as pd import numpy as np from pathlib import Path import re 导入数据并合并 找到文件夹中的所有...df.to_excel(r"\菜J学Python\数据分析\蛋壳公寓.xlsx") df.head() ?...相关性分析 从相关系数表可以看出，北京蛋壳公寓的面积、周边地铁数对公寓的价格有较大的的影响，相关系数分别为0.81和0.36。蛋壳公寓在进行房屋定价时，对公寓的面积以及公寓的地铁配套有较大权重的考虑。...以上，就是北京蛋壳公寓租房数据的一些分析和展示。 最后，作为一个踩过不少坑的“过来人”，给大家一些建议： 租房一定要和房东直接签协议！其他合同也类似，不要跟权利无关的第三方签。 不要长期预付！
北京二手房房价分析与预测 目的：本篇给大家介绍一个数据分析的初级项目，目的是通过项目了解如何使用Python进行简单的数据分析。...数据源：博主通过爬虫采集的链家全网北京二手房数据 数据初探 首先导入要使用的科学计算包numpy,pandas,可视化matplotlib,seaborn,以及机器学习包sklearn。...数据可视化分析 Region特征分析 对于区域特征，我们可以分析不同区域房价和数量的对比。...总结 本次分享旨在让大家了解如何用Python做一个简单的数据分析，对于刚刚接触数据分析的朋友无疑是一个很好的练习。...不过，这个分析还存在很多问题需要解决，比如： 解决爬虫获取的数据源准确度问题； 需要爬取或者寻找更多好的售房特征； 需要做更多地特征工程工作，比如数据清洗，特征选择和筛选； 使用统计模型建立回归模型进行价格预测
背景信息： 2016年8月11日，北京市积分落户管理办法（试行）发布。本市积分落户自2017年1月1日起施行，每年申请一次。...2018年4月11日，发布《北京市积分落户操作管理细则》，4月16日将正式开放在线系统，接受社会申报。...对于年年陪跑的我，还是耐不住寂寞做了下分析，假设我们看到的数据是这样的，有公示编号和姓名，出生年月，公司和积分，而且今年还对积分的明细做了公示。...如下是完整的数据列表，我的天，85后只有4位，恭喜他们。...这个数据，包括名次和前2年差别不大。 ? 4）分析中签牛人的公司类型 可以看到绝大多数的公司都是有限公司，此外一些出版社，研究院和事务所，大学也有有一定的比例。
之前看到一篇超级经典的用数据选房的案例分析，只是由于资料变更找不到了，大致记得是采集和挖掘了房管局、统计局、各售房平台、区域发改委数据、交通数据、学校数据等等作为样本来分析，最终一步步找到理想的房子。...今天我看到了相对不错的文章，现在分享给大家： 选房，是买房的第一步，也是最复杂的一步，北京有近万个小区，近千所小学，没几个月的踩盘研究，很难选出适合自己的小区。...1.自住环境 通勤时间，小鸟在西二旗百度大厦上班，他希望花在路上时间不超过1小时 ，我们按9点上班，6点下班算，北京记录在册的10700个小区，有3472个满足要求。...如果按目前贷款额度看，北京一大部分地区已经失去了作为家庭investment存在的意义，甚至有跑输定存的风险，这种地区，在部分权重因子上表现惊人的相似。...最终这81个小区分布如下，注意，不做推荐，只是举例分析。 ? 有了心仪小区，下个房源APP，把自己关注的小区拉进去，每天看看有没有降价的好房源。
本文实例讲述了Python实现的北京积分落户数据分析。...分享给大家供大家参考，具体如下： 北京积分落户状况 获取数据(爬虫/文件下载)— 分析 (维度—指标) 从公司维度分析不同公司对落户人数指标的影响 , 即什么公司落户人数最多也更容易落户 从年龄维度分析不同年龄段对落户人数指标影响...import pandas as pd import matplotlib.pyplot as plt from matplotlib import font_manager #读取数据(文件) , 并查看数据相应结构和格式...总结 1.pandas的绘图方法不够灵活 , 功能也不够强大 , 最好还是使用matplotlib绘图 2.记住数据分析最重要的两个方法 分组: groupby() 和 分桶:cut() , 前者一般用于离散的数据...(姓,公司) , 后者用于连续数据 (年龄段,分数段) 更多关于Python相关内容感兴趣的读者可查看本站专题：《Python数学运算技巧总结》、《Python数据结构与算法教程》、《Python函数使用技巧总结
阅读本文需要 10 分钟 上一篇和大家分享了一个入门数据分析的一个小项目 北京二手房房价分析，链接如下： 数据分析实战—北京二手房房价分析 文章在sf发布之后看到有不少感兴趣的朋友给我点了赞，感谢大家的支持了...本篇将继续上一篇数据分析之后进行数据挖掘建模预测，这两部分构成了一个简单的完整项目。结合两篇文章通过数据分析和挖掘的方法可以达到二手房屋价格预测的效果。 下面从特征工程开始讲述。...其目的是让这些特征更友好的作为模型的输入，处理数据的好坏会严重的影响模型性能，而好的特征工程有的时候甚至比建模调参更重要。 下面是继上一次分析之后对数据进行的特征工程，博主将一个一个帮大家解读。...数据建模预测 为了方便理解，博主在建模上做了一些精简，模型策略方法如下： 使用Cart决策树的回归模型对二手房房价进行分析预测 使用交叉验证方法充分利用数据集进行训练，避免数据划分不均匀的影响。...总结 以上一个完整的从数据分析到挖掘的项目就结束了，对于项目而言比较简单，目的是让大家了解整个分析的过程。
本文来自 @范洺源 投稿，在其基础上做了点修改 ---- 最近在学爬虫和数据分析，看到天气网上有国内城市一年的天气历史数据，想以此为数据源练习一下，于是就有了这个项目。...用到的相关库包括： requests bs4 pandas matplotlib seaborn pyecharts 分析数据源 天气网的历史天气预报查询页面（http://lishi.tianqi.com...由于需要进行一定的数据分析，所以这里没有将数据保存到文件，而是直接使用 pandas 的 dataframe 进行储存。...北京的降水天数不多，主要在7、8月份。可以对比下重庆的数据，差别就很明显了： ?...通常认为，北京冬季盛行西北风，夏季盛行东南风。不过从数据上来看，西南风才是北京2018年的最热门的风向。 以上就是我这个项目所做的工作，内容还是比较基础的。
2018年8月1日，北京市首批积分落户数据核查阶段已结束。用人单位和申请人可登录积分落户在线申报系统查看申报数据初核结果。 10月23日起，正式开办北京市常住户口积分落户手续。...目前官方公布的数据为2018年的积分落户数据，通过对数据的分析，可以了解整体的比例和分布情况。...今天使用Python实现做了下数据分析，结合pandas, numpy, matplotlib, pyecharts等插件通过可视化的方式进行数据统计分析，以柱状图，饼图，地图，表格等形式展示数据的分布情况...2.2 分数整体饼图统计 绝大多数的比例集中在90-95分，95~100分的区段次之，如果想得到更细粒度的数据，可以使用饼图查看。 ?...而且让我有些奇怪的是有些已经是北京户口了，怎么还要申请北京户口？ 5.2 省份数据地图分布 ? QQ群号：763628645 QQ群二维码如下， 添加请注明：姓名+地区+职位，否则不予通过
相信各位同学多多少少在拉钩上投过简历，今天突然想了解一下北京Python开发的薪资水平、招聘要求、福利待遇以及公司地理位置。既然要分析那必然是现有数据样本。...本文通过爬虫和数据分析为大家展示一下北京Python开发的现状，希望能够在职业规划方面帮助到大家！！！ 爬虫 爬虫的第一步自然是从分析请求和网页源代码开始。从网页源代码中我们并不能找到发布的招聘信息。...具体就看大家如何选择了 1 思路 通过分析请求我们发现每页返回15条数据，totalCount又告诉了我们该职位信息的总条数。 向上取整就可以获取到总页数。然后将所得数据保存到csv文件中。...这样我们就获得了数据分析的数据源！...数据分析 通过分析cvs文件，为了方便我们统计，我们需要对数据进行清洗 比如剔除实习岗位的招聘、工作年限无要求或者应届生的当做 0年处理、薪资范围需要计算出一个大概的值、学历无要求的当成大专 # 读取数据
对于年年陪跑的我，还是耐不住寂寞做了下分析，假设我们看到的数据是这样的，有公示编号和姓名，出生年月，公司和积分，而且今年还对积分的明细做了公示。...有限公司3710有限责任公司213出版社16研究院14事务所 43大学6电视台1 然后再来看看2018年的数据分析 2019年5月16日，市人力社保局发布消息，北京市2019年积分落户申报工作将于5月22...目前官方公布的数据为2018年的积分落户数据，通过对数据的分析，可以了解整体的比例和分布情况。...今天使用Python实现做了下数据分析，结合pandas, numpy, matplotlib, pyecharts等插件通过可视化的方式进行数据统计分析，以柱状图，饼图，地图，表格等形式展示数据的分布情况...而且让我有些奇怪的是有些已经是北京户口了，怎么还要申请北京户口？ 5.2 省份数据地图分布 ?
以下文章来源于凹凸数据 ，作者MINUS大大 导读：北京积分落户制度已经实行两年了，2018年申报积分落户的124657名申请人中6019位落户人员取得落户资格。...01 数据分析 我们本次用到的分析工具包有：pandas、seaborn和Matplotlib。 落户数据是csv文档（文末可下载），内部记录了6019条落户信息。...02 数据可视化 积分数socre是连续数值，因此这里进行分段分析，经过describe初步了解，得分最小90，最大122.6 所以这么划分：90-130分，5分一段 cut_bins = np.arange...03 总结 根据本篇简单的数据分析我们发现： 通过积分获得北京户口的年龄段集中在35岁到46岁之间，主要为42±2岁之间；积分集中在90分左右，行业集中在IT和国企央企及金融行业。...相关分析源码和北京积分落户数据已上传github： https://github.com/zpw1995/aotodata/tree/master/bj_luohu 有话要说?
准备打开官方网站下载数据分析一下，结果发现过了公示期网页就打不开了。 经过一番努力，在网上收集到了2018年的6019位落户人员名单和信息（均为公开展示信息）。...01 数据分析 我们本次用到的分析工具包有：pandas 、seaborn 和Matplotlib。 落户数据是csv文档（文末可下载），内部记录了6019条落户信息。...3 总结 根据本篇简单的数据分析我们发现： 通过积分获得北京户口的年龄段集中在35岁到46岁之间，主要为42±2岁之间；积分集中在90分左右，行业集中在IT和国企央企及金融行业。...相关分析源码和北京积分落户数据已上传github：https://github.com/zpw1995/aotodata/tree/master/bj_luohu 作者：董汇标MINUS，关注知乎点击左下角原文链接...微信首发于公众号【凹凸玩数据】，有趣的不像个技术号 End 想了解更多更好玩的数据分析知识， 扫描下方二维码关注我们吧！
背锅侠 一个有个性的订阅号 ---- 近期，有个朋友联系我，想统计一下北京二手房的相关的数据，而自己用Excel统计工作量太过于繁杂，问我用Python该如何实现。...构造要访问的URL 这里，我试着抓取北京海淀区二手房的相关数据。首先，是观察一下URL的结构，如下： ?...采用随机的UA ua = UserAgent() headers = {'User-Agent': ua.random} # 房屋信息列表 houseInfoArray=[] # 爬取海淀区全部的数据...，思路同上，也是根据源码获取相关的标签，然后获取数据，这里将每个房子的信息保存在字典中。...当获取到相关的数据之后，就可以存储（MongoDB或者MySQL），以及统计分析了。
（数据来源：猎聘大数据研究院） 鉴于北京的人才需求占比在全国位居第一，就不难理解为什么北京的人才供给占比如此之高，这就是所谓哪里有需求，哪里就有供给。...（数据来源：猎聘大数据研究院） 北京互联网人才需求占比也同样位列该市全行业首位，高需求一定程度上给人才供给提供了一个很好的出口。...（数据来源：猎聘大数据研究院） 北京人才外流目标城市排名第二至第五的城市分别是深圳、杭州、天津、广州，这里从北京流入的人才占比分别为8.95%、6.25%、5.50%、4.26%。...（数据来源：猎聘大数据研究院） 而这四个行业之外的其他行业，北京京籍职场人的比例都大于非京籍职场人的比例，前者在占比上优势明显。...（数据来源：猎聘大数据研究院） 河北省是北京外来人才最大的输送地，这与河北的地理位置有着重大关系。河北省几乎包围了整个北京，在地理上具有天然优势。
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 本数据集包含北京市1978-2017年的运营线路条数、运营线路长度、客运量的统计数据，可用于时序数据可视化。...(注：自2006年5月1日起，公共电汽车、轨道交通售票采取刷卡方式，并陆续进行了票制票价改革，客运量统计口径方法相应调整，因此与历史数据不可比。) 1. 字段描述 2. 数据预览 3....数据来源 https://data.beijing.gov.cn/zyml/ajg/stjj/12889.htm
下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该每小时数据集包含美国驻北京大使馆的PM2.5数据。...同时，还包括北京首都国际机场的气象数据，数据的时间段是2010年1月1日至2014年12月31日。缺少的数据表示为 NA。 1. 字段描述 2. 数据预览 3. 字段诊断信息 4....数据来源 Song Xi Chen, csx '@' gsm.pku.edu.cn, Guanghua School of Management, Center for Statistical Science...数据引用 Liang X, Zou T, Guo B, et al.
我的不少朋友告诉我，"之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣，可是不接地气，能不能分析一下帝都租房啊"！ 我想也是，春节后我配置了爬虫工具，从北京各大中介网站抓取了8万余条租房数据。...请仔细看曲线的下降点，这些都是北京环路的绿隔，没什么商业，整体租金都会偏低，但非常不建议租这些地方，在北京的人都知道过天桥有多麻烦。...◆ ◆ ◆ 装上班族最看重的：地铁 在北京，上班最重要的是坐地铁方便，因此我统计了全北京12000个小区的信息，并计算了每个小区到最近地铁站的步行距离。...笔者统计了北京所有小区的售房均价，租房均价，户数，租售比，地铁步行距离，物业等非常详尽的数据表格，共计12200条。选择一个区域，就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。...赵一鸣，2007级北邮通信工程专业，2014年硕士毕业，从事大数据开发，包括编译，爬虫和数据清洗，可视化分析等。马拉松和无器械健身爱好者。
我的不少朋友告诉我，”之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣，可是不接地气，能不能分析一下帝都租房啊”! 我想也是，春节后我配置了爬虫工具，从北京各大中介网站抓取了8万余条租房数据。...请仔细看曲线的下降点，这些都是北京环路的绿隔，没什么商业，整体租金都会偏低，但非常不建议租这些地方，在北京的人都知道过天桥有多麻烦。...最后看楼层，自如的房子，出乎意料的给了准确地楼层，给了我宝贵的数据： ? 二层最贵，一层最便宜，三层和以上差不多。道理也简单啊，一层采光不好，而且比较潮。高层爬楼比较麻烦。...笔者统计了北京所有小区的售房均价，租房均价，户数，租售比，地铁步行距离，物业等非常详尽的数据表格，共计12200条。选择一个区域，就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。...转载大数据公众号文章请注明原文链接和作者，否则产生的任何版权纠纷与大数据无关。
我的不少朋友告诉我，”之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣，可是不接地气，能不能分析一下帝都租房啊”! 我想也是，春节后我配置了爬虫工具，从北京各大中介网站抓取了8万余条租房数据。...请仔细看曲线的下降点，这些都是北京环路的绿隔，没什么商业，整体租金都会偏低，但非常不建议租这些地方，在北京的人都知道过天桥有多麻烦。...最后看楼层，自如的房子，出乎意料的给了准确地楼层，给了我宝贵的数据： ? 二层最贵，一层最便宜，三层和以上差不多。道理也简单啊，一层采光不好，而且比较潮。高层爬楼比较麻烦。...上班族最看重的：地铁 在北京，上班最重要的是坐地铁方便，因此我统计了全北京12000个小区的信息，并计算了每个小区到最近地铁站的步行距离。看得出地铁对租金的影响还是很大的，相关系数为0.29。...笔者统计了北京所有小区的售房均价，租房均价，户数，租售比，地铁步行距离，物业等非常详尽的数据表格，共计12200条。选择一个区域，就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。
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