本案例将租房网站上的杭州地区的租房数据作为参考，运用所学到的数据分析知识来分析真实数据，并以图表的形式得到以下指标：统计每个区域的房源总数量。使用条形图分析哪种户型数量最多、更受欢迎。统计每个区域的平均租金，并结合柱状图和拆线图分析各区域的房源数量和租金情况。统计面积区间的市场占有率，并使用饼图绘制各区间所占的比例。一 、数据来源目前有很多的网络租房平台，如链家、房天下、安居客、贝壳等等，通过八爪
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2023-10-17 05:41:26
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# Python租房数据分析：揭示市场趋势
在当今社会，租房已成为许多人生活中的一部分。无论是学生、上班族还是家庭，租房市场的动态都对我们的生活产生了深远影响。因此，通过数据分析，我们可以更好地理解租房市场的趋势、偏好和价格变动。本文将介绍如何使用Python进行租房数据分析，并展示一些有趣的可视化效果。
## 数据收集与预处理
在进行数据分析之前，首先需要收集租房数据。这些数据可以来自各种
文章目录1、导包2、查看数据3、重复值和空值处理4、数据转换类型4.1、面积数据类型转换4.2、户型表达方式替换5、房源数量和位置分布分析7、户型数量基本分析8、去掉统计数量较小的值9、图形展示房屋类型10、平均租金分析11、图形可视化12、面积基本分析 1、导包import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as
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2024-01-12 13:47:43
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作者：皮钱超，最近在一个相对比较知名的房源网站上爬取了一份深圳各个区的租房信息，总共获得了2000*12的数据集。在获得了相应的数据之后，利用Python的第三方库pandas进行前期的数据清洗工作，最后可视化库plotly绘制了相应的可视化图形进行了展示，并且得到了一些租房的结论，供租房者参考，自己对深圳的租房也有了一定的认识。爬虫数据获取数据清洗处理数据可视化展示得到结论一、数据爬取本文中获得
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2023-08-11 16:22:07
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在这篇博文中，我们将详细讲解如何使用 Python 进行北京租房数据分析。我们将从环境准备开始，然后通过分步指南指导你完成数据分析，紧接着对相关配置进行详解，进行验证测试，并提供排错指南和扩展应用建议。接下来，你将看到各种图表来帮助更好地理解整个过程。
### 环境准备
首先，我们需要为这个分析项目搭建一个适合的环境。以下是所需的依赖项和安装步骤。
**前置依赖安装：**
```bash
# Kaggle租房数据分析指南
在数据科学的世界中，Kaggle是一个非常受欢迎的平台，提供了大量的数据集供用户进行分析和建模。在这篇文章中，我将指导你如何进行一个Kaggle租房数据的分析，适合刚入行的新手。我们将一步一步来，形成清晰的流程。
## 流程概述
以下是进行Kaggle租房数据分析的步骤：
| 步骤 | 描述 |
|------|------|
| 1 | 下载数据
原创
2024-10-27 04:02:09
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主要介绍租房书爬取与分析过程中用到的相关技术，爬虫所用开发语言为python，开发环境anaconda,用beautifulsoup解析网页，数据处理numpy，可视化展示matplotlib，所用数据库为mangodb。一.数据爬取构造URL baseurl:https://sh.zu.fang.com/ 各地区对应编码 构造URLurlDir = {
#"不限": "/hous
**租房数据分析报表**
租房是现代都市生活中常见的一种居住方式。对于租房市场的数据分析可以帮助我们了解租房市场的状况以及趋势，为我们做出更明智的租房决策提供依据。本文将介绍如何通过Python对租房数据进行分析，并生成相应的报表。
### 数据收集
首先我们需要收集租房数据，一种常见的方式是通过网络平台爬取租房信息。我们可以使用Python的网络爬虫库`requests`和数据处理库`be
原创
2023-10-14 10:53:22
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在大城市租房成为了每一个来这座城市打拼的年轻人不可避免的一个环节。 而手头相对并不宽裕的他们，房租即是他们每月工资开销的大头，在心仪的地段找到一个性价比相对较高的落脚地，帮助他们节约开销。这篇报告大致分析了纽约市房租、户型、地理位置等状况。希望通过这些既有数据能对房租有一个大致的判断，从而帮助我们找到“最合适”的出租房。样本数据来源为RentHop租房网站。 首先，户型是每个租房客都很关
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2023-11-06 15:47:41
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成都作为新一线城市，吸引了大量的外来人员，据统计，2019年末成都市常住人口为1658.1万人，比2018年末净增加25.1万人，大量的人员流入带动了成都租房市场的发展。本文以租房网站上的成都市的租房数据作为参考，针对成都市各区域房源位置，房源数量、租金情况和房源户型等问题，分析成都市租房市场情况。1. 获取租房数据获取租房数据的方式有很多，这里我们采用网络爬虫的方式，对链家网上成都市租房数据进行
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2024-07-15 16:36:00
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一、选题背景 当前，住房问题是重要的民生问题，是每个人基本生活保障的前提，也是家庭和睦，社会稳定的关键。但我国从2003年以来房价飞速增长，居高不下，买房成为许多人，特别是中低收入家庭的奢望。面对高额房价，他们也只能望而兴叹。对于中低收入家庭而言，他们没有能力通过市场经济来解决住房问题，只能通过租房来解决住
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2024-01-10 16:51:09
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一、竞品分析目的：1.锻炼自身技能 2.了解用户需求，明确市场现状二、竞品选择及体验环境1.竞品选择 2.体验环境
android——努比亚z18 三、需求分析户无法随时随地的了解诸如价格、环境、地段、交通、配套、户型、面积等众多房产价值可变的因素，而以手机为载体的移动客户端产品恰恰可以解决。对于商家而言，信息能有效实时地传到客户手中，不仅可以吸引更多的客户，而且还可以有效地避免因为
/// 在做人力资源数据分析中，最后的一个环节我们是要输出 数据分析的报告，这个也是数据分析最重要的一个环节，今天我们来聊聊如果做数据分析报告 PPT版本首先做PPT的数据分析报告版本，在数据分析报告里要有几个模块1、封面2、数据分析背景3、数据分析思路4、目录5、数据分析模块正文6、报告总结----------------------------------------
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2024-01-14 14:09:29
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摆放家具案例需求1、房子HOUSE有户型、总面积和家具名称列表新房子没有任何家具2、家具HoseItem有名字和占地面积，其中席梦思（bed）占地4平米衣柜（chest）占地2平米餐桌（table）占地1.5平米3、将以上散件家具添加到房子中4、打印房子时，要求输出：户型、总面积、剩余面积、家具名称列表 剩余面积1、在创建房子对象时，定义一个剩余面积的属性，初始值和总面积相等
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2023-08-10 09:55:17
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大数据分析--埃森哲 目录1、概述2、数据分析框架3、数据分析方法4、数据理解&数据准备5、分类与回归6、聚类分析7、关联分析8、时序模型9、结构优化10、数据分析支撑工具 数据分析即从数据、信息到知识的过程，数据分析需要数学理论、行业经验以及计算机工具三者结合 随着计算机技术发展和数据分析理论的更新，当前的数据分析逐步成为机器语言、统计知识两个学科的交
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2023-06-01 00:23:02
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0 了解数据来源：本数据来自国内某房地产网络平台。我们使用了 requests 和 parsel 库来获取西安碑林区租房房源数据，并利用百度地图 API 来获取每个房源的经纬度。数据集信息：时间节点：2022.2去掉重复后数据条数：2117条 我们将使用租房数据中的'type', 'layout', 'bc', 'distance', 'rent_area', 'rent_pric
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2023-12-23 19:41:25
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问题背景及重述想法最初产生于如下背景：目前的租房市场中租房一方往往处于弱势，不仅需要承担中介费还需要承担额外的风险，其中一种就来自于部分黑中介为节约成本不尽信息保障义务甚至于提供虚假信息为自身牟利，因而在看到链家筛选出的一系列客观数据中还额外标着“必看好房”的主观推荐尤为刺眼；事实上，租房者不大具有总结筛选众多客观数据的能力，因而十分依赖“必看好房”这一推荐。结合这两点引出了这一问题最终的目标，“
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2024-06-05 14:42:46
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# 如何制作“数据分析思维 PPT”
数据分析是一项重要的技能，尤其在当今这个信息驱动的时代，合理的数据分析思维能够帮助我们深入理解数据背后的含义，更好地做出决策。而制作一个“数据分析思维”的PPT则是将这些思维以清晰、逻辑化的方式呈现给他人的良好方式。本文将为你提供制作PPT的完整流程，并详细说明每一步所需的代码和注释。
## 流程概览
在制作“数据分析思维”的PPT时，我们可以将整个过程
一、基本分析我们所有的讨论都是基于这个游戏等级为10级的情况。十级时共有5个生产部门，包括工厂（生产原材料如：铁、木、塑料等）、材料厂、工具厂、家具厂、农贸厂。每个部门生产的产品都需要耗费时间都有一定的价格，除了工厂生产的原材料其他部门生产的产品都需要原料合成，于是，我们可以得到这些部门生产产品的基本信息（在实际经济的核算中我们也会得到各种不同形式的原始数据，一下面的表格为例进行分析）。工厂：生产
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2024-10-12 06:43:08
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一、基本分析我们所有的讨论都是基于这个游戏等级为10级的情况。十级时共有5个生产部门，包括工厂（生产原材料如：铁、木、塑料等）、材料厂、工具厂、家具厂、农贸厂。每个部门生产的产品都需要耗费时间都有一定的价格，除了工厂生产的原材料其他部门生产的产品都需要原料合成，于是，我们可以得到这些部门生产产品的基本信息（在实际经济的核算中我们也会得到各种不同形式的原始数据，一下面的表格为例进行分析）。工厂：生产
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2024-10-12 06:43:01
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