北京二手房分析-数据分析. 共3个文件，2个csv数据源，1个ipynb 建议用jupyter notebook打开ipynb文件进行学习 手把手教pandas读取数据、预处理数据、业务分析数据并进行绘图、数据筛选，过程写了详细的注释，保证新手小白也能看懂。 适合人群：pandas入门者，略有编程基础即可 建议有了基本的pandas基础的同学可用此作为实践项目练手。

二手房数据元数据文件供下载学习

使用python爬虫，爬取安居客网站新盘和二手房商品信息，并按类别，地区存储在文件夹中。从主网站一直到房产详细页面爬取信息。

人工智能大作业二手房房产市场分析项目源码+文档资料.zip数据收集、说明及处理 （1）数据源选择 通过在网上对几个主流的房产信息网站的二手房价格的比较(如图)， 安居客二手房房价信息 房天下二手房房价信息 链家二手房房价信息 可以看到，其实各个房产网站展示的二手房的房价信息差别不大，另外根据百度上查到链家网的房价与实际的房价差距较小，所以就把链家网的房价数据作为数据源，以供爬虫爬取信息。 本文采用上海市二手房作为数据集的主要原因在于：目前上海市的新房房源数量较少。链家网上上海市的新房房源信息只有约400套，数据集过小，不适合进行训练和挖掘，所以选择了二手房信息作为数据集进行训练与挖掘。在链家网上，上海二手房数据有几万套，可以进行数据挖掘从而得到有用的信息。 （2）数据说明 （3）数据收集 使用爬虫从链家网上爬取房价信息的数据，爬虫使用python编写，并存入mongoDB数据库，以备之后的训练，共计爬取二手房房源37460条。（爬虫代码见附录，画红线的为爬取的二手房房源的总计，详细数据可见电子版的人工智能大作业二手房房产市场分析项目源码+资料.zip

第九章 广州二手房数据爬取与数据分析及可视化 (上课的).ipynb

中图网爬取的二手房数据——NoSQL综合项目数据集，对HBase、Redis、MongoDB、Neo4j等NoSQL数据库进行增删改查操作，并对MongoDB进行基本的统计分析。

贝克找房网站爬取的二手房数据信息，该数据用于Hadoop综合项目的数据分析。主要利用MapReduce、Hive对爬取的数据统计分析，并进行数据可视化。

小提琴图，热力相关图，线性回归图，圆环图，折线图等等，基于python爬虫的可视化分析，全自动爬取数据，可以更改城市，新房二手房租房进行别的数据爬取，自动生成爬取数据的表格文件，一共两个.py文件，精简，数据挖掘，数据可视化，数据爬取

通过爬虫获取的链家网广州二手房2020.04.22数据，其中包含14个字段，分别area 、title、community、position、tax、total_price、unit_price、hourseType、hourseSize、direction、fitment、floor、built_time、type等字段

利用python对成都市二手房信息数据处理 并构建多元线性模型 进行数据分析，包含PPT可以用来课堂案例讲解。