随着房价不断攀升，如今「房子」已成为一个既热门又敏感的话题，房价的波动始终牵扯着我们的神经。
这两天看到一个触目惊心的数据，来源是深圳市住房和建设局，可以查看深圳市历年二手房成交套数。
一家专做二手房买卖的中介公司，甚至让中国最大的开发商自愧不如。 在万科和百度合作发布首款应用软件的记者交流会上，又有人问及为何和链家合作的事。万科集团高级副总裁、北京万科总经理毛大庆解释称：“因为链家掌握渠道。” 毛大庆续称，今年以来，万科无论是与百度、阿里巴巴，还是与腾讯合作，有个目的是相同的：寻找不同的数据源，找到客户，粘住客户。 生产方式正在发生变革，而大数据代表着新的生产力。 透视大数据 一向自视甚高的房地产开发公司忽然发现，二手房中介公司的“势力”远超它们。公开资料显示，2013年，万科销售额
作者：赵一鸣 摘自：微信公号“沙漠之鹰” 不少朋友都会问：几十万条租房，二手房，薪酬，乃至天气数据都是从哪里来的？其实这些数据在十几分钟内就可以采集到！ 一般我会回答，我用专门的工具，无需编程也能快速抓取。之后肯定又会被问，在哪里能下载这个工具呢？ 最近比较忙乱，说好的一大堆写作任务都还没有完成。授人以鱼不如授人以渔，我做了一个决定，将这套软件全部开源到GitHub。 免费使用，开放源代码！ 从此以后，估计很多做爬虫的工程师要失业了。。。因为我的目标是让普通人也能使用！ 这篇文章介绍爬虫大概的原理，文
最近呢，对链家平台上的北京二手房数据做了个可视化分析，对目前北京的二手房交易情况有了个大致了解，最终得到一个很实在的结论：奋斗一辈子也买不到一个厕所这句话不是骗人的，是真的；关于具体分析内容请看下文
作者：司开星 http://blog.csdn.net/chroming/article/details/46471155 用Python写了一个抓取上海地区二手房价格的程序，Python2.7，数据来自赶集网。由于在赶集网查看房价不需要登录，所以程序也十分简单。程序代码如下： 源代码托管在：https://github.com/chroming/sh_house_price/ # -*- coding:utf-8 -*-import requestsimport re#本程序用于抓取赶集网上海各地区二
3月4日，贝壳找房官方确认公司已经于2019年11月完成D+轮融资，参与方包括软银、腾讯、高瓴、红杉。整个D+轮的15亿美元融资由软银领投，另外5亿由高瓴资本、腾讯控股、红杉资本出资。
春晚黄晓明和囧妈里都谈到了一个非常哲学非常深的问题:你以为(你的幻想)和我以为(我的幻想)之间的鸿沟.
不少朋友看了沙漠君的文章后，都会问：那几十万条租房，二手房，薪酬，乃至天气数据都是从哪里来的？其实我还没告诉你这些数据在十几分钟内就可以采集到！
这意味着，过去20年才能积累的财富，现在不到一年就可以搞定，如果你运气足够好，还可能更快。
今年房价热点地区，陆续推出二手房交易指导价格机制，使得二手房成交量下降，交易周期变长。同时部分地区限购，导致二手房市场客户较难向一手房市场转化。银行部分由于贷款额度限制，优先保障新房，相应二手房住房按揭贷款使用额度不断减少，贷款周期变长，甚至部分地区银行已经暂缓二手房贷款。
作为一个程序员我能帮助大家的就这样了，我16年1月份踩着涨价的点买的房子，房价现在依然还是购买时候的2倍以上。所以，我认为我的分析能力还是很强势的。
今天的数据集来自于之前的爬虫项目：爬取城市二手房数据，今天的文章亦是对深圳存量二手房的一个分析实战。
大家好，我是查理。有一阵时间没有更文了，在此向关注我的朋友道个歉。这次我想结合房地产业务，针对广州这一城市，运用Python来进行数据分析，以期能为大家提供一点分析思路。为什么要分析房地产市场？房地产行业具有鲜明的地域特征，从房地产企业角度来讲，城市的选择在一定程度上决定了投资的成败。因此，对一个城市的市场研判就显得至关重要。早在几年前，同样的资金配置到南京和长沙两个城市，获得的投资回报差别是巨大的。2017年至2019年南京和长沙二手房（元/㎡）
微信作为一个即时通讯工具，完成了连接人与人沟通的使命；服务号订阅号，实现了人与服务的链接；小程序的使命，就是人与人商业的连接，也就是线上与线下的连接。
最近群里很多小伙伴对爬取手机app和小程序感兴趣，今天本厨师将给大家呈现这道菜，供小伙伴们品尝。
这次我想结合房地产业务，针对广州这一城市，运用Python来进行数据分析，以期能为大家提供一点分析思路。
最近看到一句话，感觉很扎心，这句话是”任何一个男孩子小时候的梦想，绝对不是买套房“。
本文就从数据采集、数据清洗、数据分析与可视化三部分来看看新的一年里房市的一些问题。 数据采集： 数据采集即从网页上采集我们需要的指定信息，一般使用爬虫实现。当前开源的爬虫非常多，处于简便及学习的目的，在此使用python的urllib2库模拟http访问网页，并BeautifulSoup解析网页获取指定的字段信息。本人获取的链家网上的新房和二手房数据，先来看看原始网页的结构： 首先是URL，不管是新房还是二手房，链家网的房产数据都是以列表的方式存在，比较容易获取，如下图：
正则表达式是一个很强大的字符串处理工具，几乎任何关于字符串的操作都可以使用正则表达式来完成，作为一个爬虫工作者，每天和字符串打交道，正则表达式更是不可或缺的技能，正则表达式的在不同的语言中使用方式可能不一样，不过只要学会了任意一门语言的正则表达式用法，其他语言中大部分也只是换了个函数的名称而已，本质都是一样的。下面，我来介绍一下python中的正则表达式是怎么使用的
互联网技术最大的好处之一，就是可以更好地促进社会资源利用。基于这一点，才有了2008年之后电商的加速崛起，以及几年前“共享经济”的爆火。
注：所有数据处理和分析都应用pandas进行，可视化部分除3张复合图表由Matplotlib制作外，其余均应用Pyecharts完成。
北京二手房市场是一个热门的话题，许多人都想了解北京二手房的价格走势、供需情况和影响因素。然而，要获取北京二手房的相关数据并不容易，因为一些网站可能会限制访问、设置验证码或阻止抓取。为了解决这个问题，我们可以使用python和Selenium这两个强大的工具，来进行代理IP网页采集和数据分析。
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。
爬取链家网、贝壳网的各类房价数据（小区数据，挂牌二手房, 出租房，新房）。 支持北京上海广州深圳等国内21个主要城市；支持Python2和Python3; 基于页面的数据爬取，稳定可靠; 丰富的代码注
回顾国内房产交易赛道近十余年的发展，资本红利催生了贝壳找房、安居客、天猫好房等等颇具规模和实力的二手房交易平台。与此同时，互联网、人工智能等技术在房产交易市场上广泛应用，技术的升级加速了房产交易市场的进化。
今天让我们来聊一聊北京的二手房市场现状。公众号后台，回复关键字“二手房”获取完整数据。
4月1日，愚人节当天，特斯拉首席执行官、“推特达人”埃隆•马斯克连发几条推特，戏称特斯拉已“完全破产”。
在前面分享了二手房的数据获取，可以看上一篇文章，也可以扫描二维码查看CSDN博客。
因此，我们经常会看到研究者们动不动就祭出一张全国地图，给每个城市进行评级，充满了指点江山的气魄。比如下图（来源：网络）：
最近和朋友聊到买房问题，所以对某二手房价格信息进行了爬取，爬虫见本公众号另一篇文章。
整个2018年，互联网家装用一摊子浑水证明了自己并没有逃过互联网产品大而孱弱的普遍特性。
之前我们爬取了贝壳找房上的北京二手房信息，具体可以查看python爬取贝壳找房之北京二手房源信息，现在我们针对获取的数据进行分析及可视化的展示，本文代码和数据均存放在github上，链接地址：贝壳找房数据分析源码及数据，更多内容可查看个人博客：大圣的专属空间
專 欄 ❈ Garfield_Liang，Python中文社区专栏作者。 简书地址：http://www.jianshu.com/u/cac1d39abfa9 ❈ 嗯，这一篇文章更多是想分享一下我的网页分析方法。玩爬虫也快有一年了，基本代码熟悉之后，我感觉写一个爬虫最有意思的莫过于研究其网页背后的加载过程了，也就是分析过程，对性能没有特殊要求的情况下，编程一般是小事。 以深圳地区的X房网为例吧。XX房网的主页非常简洁，输入相应的地区就可以找到对应的二手房或者一手房。这一篇文章主要就给大家介绍我在做XX房网
教你用python制作一个爬虫软件，城市二手房信息一览无余。。（附源码）
10月18日，房天下(NYSE:SFUN)的股价在1美元到2美元之间震荡了一下，终于还是以2.01美元收盘，考虑到其上市之初42.5美元的发行价，这样的落差看起来很大。
例子:用户交易的时候很少在固定的时候固定的买一家店固定的商品，用户也很少同时同刻在同一地点打上同一个司机的同一辆车
1.前端: 如html/css/js等前端语言构建web页面,也可以通过如vue等相关技术进行前端工程化来编写页面
二手房价格预测问题一直作为基础的数据分析入门课题，有许多开源的房价预测数据集。这些数据虽为经典，但时效上有所不足。因此我将在此记录Python从0到1的二手房房价预测过程，从数据获取开始。
12 月 20 日，央行授权全国银行间同业拆借中心公布，最新一期的贷款市场报价利率（LPR）为：1 年期 LPR 为 3.8%，较上一期下调 5 个 BP，5 年期以上 LPR 为 4.65%，同上期保持一致。
张先生在深圳有套闲置房，万科的，准备出租。听说万科物业有个房屋托管平台叫“朴邻”，他打算把房子放那儿试试，然后就出差去了外地。只是没想到，在朴邻，他会有这种际遇……
从2014年对楼市的普遍唱衰，到2015年的价格回暖，到底发生了怎样的改变？本文就尝试通过大数据来和丰富的图表，为大家展现数据背后的数据。 数据采集采用笔者用C#开发的爬虫工具。 数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。 数据分析采用ipython notebook和pandas 可视化使用了matplotlib和seaborn. 热力图使用了百度地图API， 按经纬度0.01度为一个子区域，计算其中的平均值作为当前区域的房价/二手房数量。 这些数据是笔者
某家网站里有新房、二手房、租房等待。如果买房，尤其是在北京的首套，可能二手房是选择之一，那我就针对二手房研究一下。
北京很大，大到容得下两千多万人的吃喝拉撒睡。北京很小，小到装不下一个外地人的北漂梦。 我是一名北漂，来北京7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，而北京的房价让我望而却步，打消了
但是呢？这样会不会还是显得麻烦了呢？难不成每个城市都写一份这样的代码吗？不是的，请看如下分析： 上面这部分代码是爬取的上海的二手房价 然而网址却是这样的：
伴随着国内新车市场的增长不复从前，国内的换车周期也缩短至3-5年，二手车交易也逐渐成为一部分消费者的首选，这也让国内的二手车市场稳步增长。根据中国汽车流通协会的数据，2021年一季度全国累计交易二手车395.59万辆，同比增长97.24%。
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