大兴区二手房(北京大兴黄村二手房出售)

大兴6月份房源

数据集：此数据集包含链家网站上逐年列出的二手房信息所使用的数据包：为说明起见，此处的数据包可能未全部使用，有些在试用过程中使用，但是没有成功尝试，然后忘记及时删除未使用的数据包，几天后，我忘记了哪个包有用，哪个包没用。。。首先，观察数据集：您可以看到数据该数据集中的数据量非常大，有近10,000条数据。同时，共有不同的变量：与房屋相对应的房屋链接：房屋的在线链接：房屋的经度：房屋的纬度：社区：交易时间：拍卖时间：有关人数：总房地产价格：每平方米价格：面积：客厅数量：书房数量：厨房数量：浴室数量：楼层：建筑形式，塔楼，平房，蝴蝶，面板，具体差异可以是百度：施工时间：装饰状态，其他，粗糙，平装，精装：建筑结构，未知，混合，木砖结构，砖混结构，钢结构，钢筋混凝土结构：楼梯比例：是否有电梯：是否五年过去了：是否有地铁：社区平均价格：所属地区，东城区，丰台区，大兴义庄，大兴区，房山区，昌平区，朝阳区，海淀区t石景山区顺义区通州区顺义区门头沟从数据中可以看出，这些数据是不使用鸡蛋的，因此直接消除了将汉字和数据同时混入变量这一事实，后续的分析步骤比较麻烦，因此您需要用数字进行分隔和分类。首先，康康缺少哪些数据？可以看出，该变量的数据丢失很多，然后还有其他几个变量也有一定数量的丢失值。现在让我们更直观地了解缺失数据的数量。可以看出，丢失数据的频率占一半以上。这太大了；其他变量缺失值的百分比很小，因此我们可以直接忽略这些数据。首先，处理此变量并查看此变量的分布。从散点图中可以看到变量的这一部分具有一定的斜率，因此可以使用中位数来填充剩余的缺失值并直接将其删除。让我们看一下清理后的数据状态，这比以前少了两千多
同样，数据清理和准备工作也将结束。首先是北京的地图，下载地址：看起来像这样：如果将价格制成热图并显示在地图上，则可以看出北京城市呈放射状分布，价格在中心区域最高，然后显示一个圆形。外部价格逐层降低。西北地区略高于其他地区。一些数据正在处理中。将数字转换为文本，然后将一些变量可视化。我选择了行政区划，建筑形式，建筑结构，可视化的装修状态，电梯，五年产权限制和地铁，可以看出西城区的价格最高，门头沟的价格最低，而平房的建筑价格是最高的。北京拥有一英寸的土地和黄金，而平房的地积比率却很低。其中大多数应该是豪华别墅和庭院。最昂贵的木砖结构的价格最高。据推测，木砖结构房屋大多是中心城区的老房子和四合院的房子。因此，高价基本上符合人们的生活常识，精装和简单装修的价格也较高。价格差不多。北京是一座历史悠久的城市，有许多老房子，而且集中在市中心地区，因此价格相近。可以理解，这里有地铁。它仍然更昂贵。从时间变化价格图可以看出，全年房屋价格已基本翻了一番。房地产仍然是一项非常有价值的投资。在最近的数据竞赛中，该算法在许多竞赛中都取得了令人印象深刻的结果。同时，模型本身非常包含二进制数据和线性数据以及时间序列。因此，选择算法进行建模。训练集选择年份和月份之前的所有数据，以及年份和月份的属性数据的一半，而测试集选择年份和月份的后半部分的数据。训练集和测试集中的中文字符总数全部替换为数字。添加一个新的’’变量，该变量基于北京的圆形径向价格变化趋势，使用天安门广场的坐标作为北京的中心，计算房屋与北京中心之间的距离。平均价格为每套近万。测试用平方米可以说是一个很好的结果。各种变量的重要性：可以看出，以平均社区价格为代表的房地产在房价中起着非常重要的作用，而交易时间也是一个非常重要的因素，表明房价是对时间非常敏感。后续研究方向：经济形势及相关政策对房价的影响