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解决上海二手房业务数据分析的具体步骤

最编程 2024-06-28 21:30:44
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上海二手房商务数据分析

介绍

上海是中国最大的经济中心和国际大都市之一。由于其繁荣的经济和高品质的生活,上海的二手房市场一直备受关注。本文将介绍如何使用Python进行上海二手房商务数据分析,帮助我们了解市场趋势和价格分布。

数据收集

首先,我们需要收集上海二手房的数据。我们可以使用链家网等房地产网站提供的API来获取数据。以下是使用Python进行数据收集的示例代码:

import requests

def fetch_data():
    url = "
    headers = {
        "User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3"
    }
    params = {
        "city_id": 310000,
        "type": "all",
        "limit_count": 100
    }
    response = requests.get(url, headers=headers, params=params)
    if response.status_code == 200:
        return response.json()
    else:
        return None

data = fetch_data()

上述代码使用了requests库来向链家网发送HTTP请求,并获取返回的JSON格式数据。我们可以在代码中设置城市ID、每次获取的数据数量等参数来控制数据收集的范围。

数据清洗与整理

获取到的数据通常需要进行清洗和整理,以便我们能够更好地分析和使用。以下是一些常见的数据清洗和整理操作示例:

import pandas as pd

df = pd.DataFrame(data["data"]["list"])
df = df[["title", "total_price", "unit_price", "area", "community"]]

df["total_price"] = df["total_price"] / 10000
df["unit_price"] = df["unit_price"] / 10000

df["area"] = df["area"].str.extract("(\d+)").astype(float)

df.to_csv("shanghai_secondhand.csv", index=False)

上述代码使用了pandas库来处理数据。我们首先选择了一些重要的字段(如标题、总价、单价、面积和小区名),然后对总价和单价进行了单位转换,并提取了面积字段的数值部分。最后,我们将清洗后的数据保存到了CSV文件中,以便后续分析使用。

数据分析与可视化

有了清洗后的数据,我们可以进行各种分析和可视化操作,以便更好地理解和展示数据。

以下是一些常见的数据分析和可视化示例:

import matplotlib.pyplot as plt

# 查看价格与面积的关系
plt.scatter(df["total_price"], df["area"])
plt.xlabel("Total Price (million)")
plt.ylabel("Area (square meter)")
plt.title("Relationship between Price and Area")
plt.show()

# 统计各个区域的平均单价
mean_unit_price = df.groupby("area")["unit_price"].mean()
mean_unit_price.plot(kind="bar", rot=0)
plt.xlabel("Area (square meter)")
plt.ylabel("Mean Unit Price (million)")
plt.title("Mean Unit Price by Area")
plt.show()

上述代码使用了matplotlib库来进行数据可视化。我们通过散点图展示了价格与面积的关系,并使用了柱状图展示了各个区域的平均单价。

结论

通过以上的数据分析和可视化,我们可以更好地了解上海二手房市场的趋势和价格分布。通过适当的数据收集、清洗和整理,以及合理的分析和可视化操作,我们能够从大量的数据中提取有用的信息,并为房地产市场的相关决策提供参考。

希望本文能对希望了解上海二手房商务数据分析的读者们有所帮助。感谢阅读!

参考链接

  • [链家网API](

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