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依据东莞市普通住宅项目交易均价数据,利用地统计学中的趋势分析方法对东莞市房价空间变化趋势进行了分析;采用普通克里格空间插值方法进行了空间局部估计,并借助ArcGIS软件和Surfer软件绘制了东莞市房价空间分布专题图,进而对东莞市房地产价格空间分布特征和差异及其成因进行了分析.

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数据主要包括2014年5月至2015年5月美国King County的房屋销售价格以及房屋的基本信息。 （已将hearder列标题写入数据开头） 其中训练数据主要包括10000条记录，14个字段，分别代表： 销售日期（date）：2014年5月到2015年5月房屋出售时的日期； 销售价格（price）：房屋交易价格，单位为美元，是目标预测值； 卧室数（bedroom_num）：房屋中的卧室数目； 浴室数（bathroom_num）:房屋中的浴室数目； 房屋面积（house_area）：房屋里的生活面积； 停车面积（park_space）：停车坪的面积； 楼层数（floor_num）：房屋的楼层数； 房屋评分（house_score）：King County房屋评分系统对房屋的总体评分； 建筑面积（covered_area）：除了地下室之外的房屋建筑面积； 地下室面积（basement_area）：地下室的面积； 建筑年份（yearbuilt）：房屋建成的年份； 修复年份（yearremodadd）：房屋上次修复的年份； 纬度（lat）：房屋所在纬度； 经度（long）：房屋所在经度。

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住房预测 影响未来住宅价格的因素 目标：预测房屋的售价 对于这个项目，我选择研究波士顿房屋价格数据集。 数据库中的每个记录都描述了波士顿的郊区或城镇。 数据来自1970年的波士顿标准大都会统计区（SMSA）。属性定义如下（摘自UCI机器学习存储库1）： 数据集：（504r，15col），目标：MEDV（买方房屋价格） 特征 ： CRIM：城镇居民人均犯罪率 ZN：25,000平方英尺以上的土地划为住宅用地的比例。 印度：每个城镇的非零售营业面积比例 CHAS：Charles River虚拟变量（如果束缚河流，则为1；否则为0） NOX：一氧化氮浓度（百万分之几） RM：每个住宅的平均房间数 年龄：1940年之前建造的自有住房的比例 DIS：到五个波士顿就业中心的加权距离 RAD：径向公路的可达性指数 税额：每10,000美元的全值财产税率 PTRATIO：各镇师生比例 B：10