首先说明，这是一篇技术文章。明年打算买房，媳妇这段时间总去看房子，这种状态持续了两个月，最近终于消停了。现在整个市场不明朗，我们也不确定换到哪里。不如先整理点数据，至少能监控一些区域价格，有变化能及时知道。正好可以边学Python边练手，不得不说Python确实是门不错的语言。上手速度和PHP有一拼，而且在做数据分析上有很大的优势。一、影响因素以前写过租房二三事，这篇文章在掘金的互动量比我所有的技
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2023-08-31 09:40:13
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今天给大家介绍一个非常适合新手入门的实战案例。这是一个房价预测的案例，来源于 Kaggle 网站，是很多算法初学者的第一道竞赛题目。该案例有着解机器学习问题的完整流程，包含EDA、特征工程、模型训练、模型融合等。房价预测流程下面跟着我，来学习一下该案例。没有啰嗦的文字，没有多余的代码，只有通俗的讲解。1. EDA探索性数据分析(Exploratory Data Analysis，简称EDA) 的目
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2023-12-20 19:04:50
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主要来源 Kaggle 上的一个入门挑战 房价预测 房价预测 https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques房价预测数据了解数据导入—— 了解特征列 ——影响最大的列与目标列y作图 —— 相关性最大的10个特征并做热图 —— 特征间的散点图import pandas as pd
import warnings
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2023-09-13 23:39:49
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认识自己是最困难的事情。在数据科学中，最困难的是就是了解数据本身。这是最耗费时间和精力的部分，也是最容易被忽视的第一步。本例将试图就走好这第一步，归纳出在探索性分布中具有意义的分析原则。本例的分析将从以下几个方面推进：1.理解问题。首先，我们将审视每一个变量，并探讨其对于解决最终问题的意义。2.单变量分析。围绕应变量(SalePrice)，我们将试图了解其影响因素。3.多变量分析。这里将建立自变量
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2024-06-18 21:46:44
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本文为读者投稿，作者：董汇标MINUS知乎：https://zhuanlan.zhihu.com/p/97243470最近和朋友聊到买房问题，所以对某二手房价格信息进行了爬取，爬虫见本公众号另一篇文章。本篇文章利用爬到数据的进行数据分析。在这篇文章中，用到pandas、seaborn、Matplotlib等工具，分析工具用到提琴图、箱型图、散点图等。描述性分析首先导入各种需要的库方便后
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2023-10-16 21:28:15
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房价数据分析数据简单清洗data.csv数据显示# 导入模块
import pandas as pd # 导入数据统计模块
import matplotlib # 导入图表模块
import matplotlib.pyplot as plt # 导入绘图模块
# 避免中文乱码
matplotlib.rcParams['font.sans-serif'] = ['SimHei'] # 设置
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2023-09-16 12:18:54
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1. 项目背景 房地产是促进我国经济持续增长的基础性、主导性产业，二手房市场是我国房地产市场不可或缺的组成部分。由于二手房的特殊性，目前市场上实时监测二手房市场房价涨幅的情况较少，影响二手房价的因素错综复杂，价格并非呈传统的线性变化。
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2023-09-25 08:57:11
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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
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2024-01-16 10:14:53
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该比赛是针对房价预测这种回归任务开场白：生活中最难懂的是自我。kernel关于四个方面展开1. 理解问题：相对于问题而言，对每一个变量研究他们的意义和重要性
2. 单变量研究：该比赛中就针对目标变量（预测的房价）
3. 多变量分析：尝试分析独立变量和相关变量之间的关系
4. 清洗数据：处理缺失值，离群点和类别属性注：其中导入的包中有一个seaborn的库特别好用，特别适合可视化分析变量 一：理解
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2023-11-24 02:11:16
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本节将使用Python语言和Numpy库来构建神经网络模型，向读者展示神经网络的基本概念和工作过程。构建神经网络/深度学习模型的基本步骤深度学习模型具有一定的通用性，使得深度学习的门槛降低，这是深度学习得以重新占据计算机领域一席之地的重要原因，深度学习均可以从下述五个步骤来完成模型的构建和训练。数据处理：从本地文件或网络地址读取数据，并做预处理操作，如校验数据的正确性等。模型设计：完成网络结构的设
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2023-09-22 07:00:22
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写在前面这次的爬虫是关于房价信息的抓取，目的在于练习10万以上的数据处理及整站式抓取。数据量的提升最直观的感觉便是对函数逻辑要求的提高，针对Python的特性，谨慎的选择数据结构。以往小数据量的抓取，即使函数逻辑部分重复，I/O请求频率密集，循环套嵌过深，也不过是1~2s的差别，而随着数据规模的提高，这1~2s的差别就有可能扩展成为1~2h。因此对于要抓取数据量较多的网站，可以从两方面着手降低抓取
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2023-11-02 08:23:12
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最近在学习python，不禁感叹其强大的数据处理能力，简单几句代码即可从互联网中获取千万数据。生活在这个数据为王的时代，我们需要学习着如何将数据为我所用。作为一个两年研发三年产品的互联网青年，依然对苏州房价望而却步。房价天天涨，刚需勇可追，但是什么时候买？买哪里？价格如何？是最值得关心的几个问题，下面技术小哥哥附身，用技术和数据给你一个答案。技术环境环境：python3.6引用模块：urllib
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2023-09-21 22:30:28
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目的：使用python的numpy、pandas、matplotlib库来分析成都二手房的房价信息。原始数据来源：贝壳找房网站上的数据https://cd.ke.com/ershoufang环境：win10 python 3.7.3 参考链接：入门Python数据分析最好的实战项目（一）环境：win10 python 3.7.3 vscode编辑器（1
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2023-06-27 11:00:09
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# Python房价分析案例
随着数据分析在各行各业的广泛应用，Python因其简单易用、功能强大，成为数据科学家和分析师的首选编程语言之一。在这篇文章中，我们将通过一个房价分析的案例，展示如何使用Python进行数据处理、可视化和分析。
## 1. 数据载入与预处理
在开始数据分析之前，我们首先需要载入房价数据。通常房价数据可以从多个来源收集，如公开的数据集、房地产网站等。我们假设有一个C
# Python 房价分析算法
在现代社会中，房价的波动对经济发展和居民生活产生了深远的影响。通过对房价的分析，政策制定者可以更好地进行土地和房地产政策的规划。而作为数据科学家或开发者，使用 Python 来实现房价分析算法则是一项有趣且实用的技能。本文将探讨如何使用 Python 对房价进行分析，并提供一个简单的代码示例。
## 数据准备
房价分析通常需要大量的数据，包括房子的大小、卧室数
在本篇博文中，我将分享如何使用Python进行聊城房价分析的完整过程。通过以下内容，我们将探讨版本对比、迁移指南、兼容性处理、实战案例、性能优化以及生态扩展等多个方面。
### 版本对比
首先，我们了解Python在数据分析方面的多个版本特性以及它们之间的差异。
| 功能特性 | Python 3.6 | Python 3.8 | Python 3.10 |
|------
# 使用Python分析房价报告的入门指南
在当今数据驱动的世界，Python是一个非常强大的工具，用于数据分析、可视化和报告生成。本文将指导您如何利用Python分析房价报告，从数据收集、清洗到可视化，下面将逐步介绍整个流程。
## 整体流程
我们将整个分析过程分为以下几个步骤：
| 步骤 | 描述 |
|---------
系列文章总目录：Python数据分析及可视化实例目录 Talk is cheap, how U the code.源码包含：MongoDB数据加载Pandas数据处理、提取Bokeh时间序列曲线，饼图具体实现效果参见：Python数据分析之西安某小区房价初探 # coding: utf-8
# In[1]:
import pandas as pd
from bokeh.cha
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2024-07-24 15:37:26
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文章目录前言一、读入数据二、数据预处理1.取出标签，同时在读入的数据中删除标签2.对输入数据做归一化3.划分测试集和训练集4.转换为tensor张量三、搭建网络四、训练五、预测总结 前言 本文承接pytorch学习笔记（一），以波士顿房价预测为例演示利用pytorch搭建一个简单的传统神经网络一、读入数据 数据集为波士顿房价数据，预测目标为MEDV（标签），其余变量均为特征。由于是csv格式
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2023-11-10 10:32:02
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一、选题背景 1998年我国住房制度改革，停止了长期实行的住房实物福利分配制度，使得房地产业逐渐活跃起来，由此出现了住房短缺的现象，加之社会快速城镇化、居民收入不断增长以及银行住房消费信贷的支持，住房的潜在需求增大，推动着房价持续快速上涨。随着国内经济水平的不断发展，物价房价也在不断的增长。以广州为例，对于广州二手房价的分析，可以直观的看出广州各
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2024-03-13 09:52:50
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