数据科学 案例4 房价预测（代码）Step1:描述性统计1、简单预处理2、因变量（price）1）因变量直方图2）查看因变量的均值、中位数和标准差等更多信息3）查看因变量最高和最低的两条观测2、自变量1）整体来看（连续变量与分类变量分开）2) 变量dist3) roomnum4) halls5) floor6) subway+school （stack2dim函数）7) AREASteo2:建模
一、导入模块%matplotlib inline #将生成的图片嵌入网页中
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn import datasets
from sklearn.feature_selection import SelectKBest,f_regression
from sklearn.linear_model
一、调研目的：1、了解互联网房产类公司，借写竞品分析来帮助自己梳理行业现状以及整理自己思路 2、体验房产类产品，掌握房产核心业务流程和产品结构 3、学习房产app（我爱我家）的运营模式 4、学习和借鉴二、我爱我家app产品介绍：我爱我家app是集租房、新房、二手房，买房卖房查房价找房的专业房产APP。 顺应“互联网+”潮流，我爱我家APP通过语音、房源信息和用户交互，将看房过程中的碎片化交互信息进
import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns%matplotlib inline/Users/bennyrhys/opt/anaconda3/lib/python3.7/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarni...
原创
2022-02-14 14:12:32
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import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as plt import seaborn as sns%matplotlib inline/Users/bennyrhys/opt/anaconda3/lib/python3.7/importlib/_bootstrap.py:219: RuntimeWarni...
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2021-08-26 09:56:55
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Seaborn的主要思想是用高级命令为统计数据探索和统计模型拟合创建各种图形，下面将介绍一些Seaborn中的数据集和图形类型。虽然所有这些图形都可以用Matplotlib命令实现（其实Matplotlib就是Seaborn的底层），但是用SeabornAPI会更方便。
的基础上开发了一套 API，为默认的图形样式和颜色设置提供了理智的选择，为常用的统计图形定义了许多简单的高级函
Seaborn学习大纲seaborn的学习内容主要包含以下几个部分：风格管理绘图风格设置颜色风格设置绘图方法数据集的分布可视化分类数据可视化线性关系可视化结构网格数据识别网格绘图本次将主要介绍 分类数据可视化的使用。分类数据可视化数据集中的数据类型有很多种，除了连续的特征变量之外，最常见的就是类目型的数据类型了，常见的比如人的性别，学历，爱好等。这些数据类型都不能用连续的变量来表示，而是
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2023-08-12 22:34:48
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import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef sinplot(): x = np.linspace(0, 14, 100) # 设置画布大点 plt.figure(figsize=(8,6)) for i in range(4): plt.plot(x, np.sin(x+i) * (i+0.75), label='sin(x+%s)*(%s+0.75)'
原创
2022-02-14 10:14:54
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import numpy as npimport pandas as pdimport matplotlib.pyplot as pltdef sinplot(): x = np.linspace(0, 14, 100) # 设置画布大点 plt.figure(figsize=(8,6)) for i in range(4): plt.plot(x, np.sin(x+i) * (i+0.75), label='sin(x+%s)*(%s+0.75)'
原创
2021-08-26 09:56:43
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最近接手一个二手房项目，类似于房天下，安居客等app，里面需要用到一个每月均价走势折线图，目测功能比较简单，没必要动用MpAndroidChart，也不能适应项目要求，所以觉得自己写一个简单的。在此做一个记录。先上图 这里主要是Y轴的刻度不明确，所以这里为了简单起见，固定最低点和最高点的位置，中间再均等分，算出每一份高度对应的价格，再确定具体价格对应的高度，具体如下： - 确定最低点和最高点的高
python爬取二手房库存，存数据库，生成折线图（上）想着快要买房了，可是房价又那么的贵。那么为啥不是自己爬点二手房的价格走势图。看看那里的房子适合自己（虫啊！！！）打算用python3 django2.1 mysql5.7 做一个走势图。第一步 先搭建一个django 的web项目通过如下的命令安装制定版本，且走国内的镜像。pip install django==2.1 -i https://p
对于使用Python快捷地进行数据分析可视化而言，Seaborn是一个简单易用的选择。Seaborn 核心库进行了更高阶的 API 封装，可以轻松地画出配色更加舒服、图形元素的样式更加细腻的图形。
原创
2022-03-12 14:29:52
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一、统计北京各区二手房单价排名，并分析高端小区（排名前10/50/100的小区），各区占有量# -*- coding: utf-8 -*-
# 根据安居客数据来源，对二手房信息进行统计
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
data = pd.read_csv('data/anjuke
文章目录前言1 探索性分析与文本数据预处理2 数据可视化分析2.1 Region特征分析2.2 Year 特征分析2.3 Floor 特征分析最后 - 技术解答 - 毕设帮助 前言今天给大家介绍一个数据分析的毕设项目，数据使用是的北京二手房价数据， 该数据来源与学长写的网络爬虫，有需要的同学联系学长获取毕设帮助，开题指导，资料分享，疑问解答(见文末)1 探索性分析与文本数据预处理首先导入要使用的
数据分析项目——北京二手房价数据分析第一步：项目设计和获取数据（获取实验的数据集！！）第二步：数据读取和数据预处理第三步：数据的可视化分析第四步：构建房价评估模型（决策树、随机森林等）整个项目的代码和数据集获取： https://github.com/Proberen/Data-analysis___Beijing__Houseprice 文章目录1 区域因素1.1 各区域内二手房的分布情况1.2
不少毕业生在找实习/工作的同时都要面临“租房”这一大难题。根据相关的行业报告，2018年中国在线短租用户规模达到1.47亿人，2020年有望突破3亿人，其中有大量租房需求的高校毕业生(“毕租族”)人数正在逐年上升。目前租赁房源出现向一线城市集中的趋势，随着90后“只租不买”的观念逐渐流行，以及租房政策的一步步完善，未来北上深等一线城市租房住的人群比例或将超过40%。在如此大规模的租房市场需求的驱动
关联分析是数据挖掘中一项基础又重要的技术，是一种在大型数据库中发现变量之间有趣关系的方法。数据分析的经典案例，沃尔玛超市发现购买尿布的顾客通常也会购买啤酒，于是把啤酒和尿布放在一起销售同时提高了两者的销量的案例。这是关联分析在商业领域应用的一个典型，通过对大量商品记录作分析，提取出能够反映顾客偏好的有用的规则。有了这些关联分析，商家可以制定相应的营销策略来提高销售量。关联分析不但在商业领域被广泛应
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2023-08-30 12:12:32
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数据可视化分析0基础教学分享 学生没有代码基础、没有数据库语言基础，也可以学数据可视化分析嘛？ 答案是：可以。 随着大数据时代民众数据意识的觉醒，数据可视化分析已经变成很多经济类、管理类、信息类学科的必备课程。但由于整个数据可视化分析课程体系还是比较年轻，所以市面上鲜有配套的课件和教材、实操类教材则是寥寥无几。于是老师在选择数据可视化分析课程工具时往往会陷入：有教材、没课件；有课件、没实操；有实
本文主要是面向数据分析初学者，因此分享的基本是一些免编程的可视化工具，详细介绍了7款工具，推荐大家使用，主要是让初学数据分析的朋友知道可视化工具大概有哪些、流行的有哪些。Power BI Power BI是微软开发的商业分析工具。用户可以在软件内自由导入任何数据，并且可以使用除软件本身外的网页、手机应用打开查看数据。Power BI对个人用户是免费的，在国内BI向无论是产品还是商业化都做
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2023-09-01 18:49:05
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