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.
2022-05-29 17:13:53
1.94MB
1
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
2022-05-26 12:19:39
391KB
1
又称智能住宅，在国外常用Smart Home表示。与智能家居系统含义近似的有家庭自动化、电子家庭、数字家园、家庭网络、网络家居
2022-05-22 16:10:16
6.27MB
1