北上广深数据分析，适合初学者及大学生课设答辩 首先数据清洗 然后绘制房屋朝向柱状图、各地区平均单价前三横向柱状图、北上广深户型饼图、北上广深各地区房源数量折线图，词云图。

【数据分析实例】 7000 条北京的租房数据分析 python

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 了解不同课题的知识内容，学习内部架构和原理，掌握有关课题重要资源， 同时增加自己对不同方面知识的了解，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 并且可以快速完成相关题目设计，节约大量时间精力，也为后续的课题创作 提供有力的理论依据、实验依据和设计依据，例如提供一些开源代码、设计原理、 原理图、电路图、毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书等有效的资料， 也可以应用于课程设计、diy、毕业、参赛等不同场景，而且本设计简单，通俗易通， 方便快捷，易于学习，下载之后可以直接可以编辑使用， 可以为设计参赛人员、学生、老师及爱好者等不同使用者提供有效且实用的学习资料 及参考资料，同时也是一份值得学习和参考的资料。

1、资源内容：毕业设计lun-wen word版10000字+；开题报告，任务书 2、学习目标：快速完成相关题目设计； 3、应用场景：课程设计、diy、毕业、参赛； 4、特点：直接可以编辑使用； 5、使用人群：设计参赛人员，学生，教师等。 6、使用说明：下载解压可直接使用。 7、能学到什么：通过学习本课题的设计与实现， 学习内部架构和原理，为后续的创作提供一定的设计思路和设计启发 ， 同时也为后续的作品创作提供有力的理论依据、实验依据和设计依据， 例如提供一些开源代码、设计原理和电路图等有效的资料，而且本设计简单， 通俗易通，易于学习，为不同使用者提供学习资源，方便快捷， 是一种有效且实用的，同时也是一份值得学习和参考的资料。

链家租房数据分析exploration2

# 1. 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。 ## 3.2 地区分析 房源数量分布情况如下，可以看到朝阳和通州这两个地区的房源数量要远大于其它区，说明这两个地方的租赁市场比较活跃，人员流动和人口密度可能也比较大。 房租最贵的小区 TOP 10。半壁街南路 1 号院的房租最高，达到 596 元/平米，是平均值 169 元/平米的 **3** 倍。 从户型的房源数量分布来看，主要集中在 2-4 室的户型。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。 国家规定楼层 7 层以上需要装电梯，依据这个规定，我们根据楼层数来判断房源是否有电梯。 从下图可以看到，电梯房的房源数量比较多，毕竟楼层高，建的房子多，此外，电梯房平均每平米的租金也要比非电梯房贵 10 块钱。 在区分出电梯房之后，我们再引入楼层的纬度进行分析。 从租金上看，不管是电梯房还是非电梯房，低楼层的租金都会比较贵一些。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。 > 南方天气潮湿，在春天的时候，有时会出现 回南天 这一气象，导致低楼层会出现地板、墙壁渗水，所以在南方一般都不爱租低层。 从房源数量上看，非电梯房的高层房源最多，低层房源最少。说明非电梯房的高层房源不容易租出去，这点在租金上也有所体现。

是我自己搭建的Python源代码，需要借助网络爬虫来获得租房数据的文件夹，然后就可以利用此代码来完成数据的分析，包括租房价格、房源数量以及户型等