基于链家沈阳两区随机抓取房源数据的比较分析及相关结论

文章行文脉络

一.数据分析简介

二.数据收集

三.数据处理

四.数据分析模型

五.数据可视化

六.简单数据结论及预测

一.数据分析简介

数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析,将它们加以汇总和理解并消化,以求最大化地开发数据的功能,发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。

基于链家沈阳两区随机抓取房源数据的比较分析及相关结论

二.数据收集

本文章基于八爪鱼数据采集软件,在链家沈阳浑南区,沈河区循环随机采集二手房源数据千余条,做一个简单的数据分析,采集过程与之前类似,实行自定义采集过程,自定义字段采集,字段保留我们需要的即可,采集器自动帮我们实现列表循环,自动翻页等”拟人”操作,收集过程不一一赘述,最后将收集到的数据以EXCEL文件保存至本地。

三.数据处理

爬取下来的数据需要我们检查信息是否准确,是否有缺失,如果数据表内数据无误,之后将两数据表数据进行整合处理。

四.数据分析模型

常用数据分析模型,主要包括: 对比分析、漏斗分析、留存分析、A/B测试、用户行为路径分析、用户分群、用户画像分析等。此片文章采取 沈河,浑南两区进行数据上的 对比分析

五.数据可视化

将处理后的数据导入Tabelau中进行可视化处理如下:

基于链家沈阳两区随机抓取房源数据的比较分析及相关结论

Tableau可视化数据

六.简单数据结论及预测

基于链家沈阳两区随机抓取房源数据的比较分析及相关结论

从2010年-2020房价走势来看,沈河区房源单价较浑南区波动大,二者总体均呈现稳步增长趋势,近几年,浑南区房源单价增长率为6.5%左右,从图形走势图预测来看,2022年浑南二手房源单价仍呈现正增长趋势,但增长率不及前几年,沈河二手房源单价2022年预估有下降趋势,受限于政策,制度等多种因素影响,此数据仅为预测,不代表未来真实走势。

基于链家沈阳两区随机抓取房源数据的比较分析及相关结论

Original: https://blog.csdn.net/m0_65583915/article/details/122589791
Author: 明日复明日,明日何其多?
Title: 基于链家沈阳两区随机抓取房源数据的比较分析及相关结论

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