# Python_second-hand_house_Visualization_Analysis
基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析设计
## 开发环境:Pycharm工具,Python3.7环境
### 1 内容简介
首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据,并对采集到的数据进行清洗;然后,对清洗后的数据进行可视化分析,探索隐藏在大量数据背后的规律;最后,采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析,并根据聚类分析的结果,将这些房源大致分类,以对所有数据的概括总结。通过上述分析,我们可以了解到目前市面上二手房各项基本特征及房源分布情况,帮助我们进行购房决策。
### 2 应用技术介绍
(1)Python网络爬虫技术
Requests
Beautifulsoup
(2)Python数据分析技术
Numpy
Matplotlib
Pandas
(3)k-means聚类算法
(4)高德地图开发者应用JS API
没有合适的资源?快使用搜索试试~ 我知道了~
## 开发环境:Pycharm工具,Python3.7环境
### 1 内容简介
首先通过爬虫采集链家网上所有南京二手房的房源数据,并对采集到的数据进行清洗;然后,对清洗后的数据进行可视化分析,探索隐藏在大量数据背后的规律;最后,采用一个聚类算法对所有二手房数据进行聚类分析,并根据聚类分析的结果,将这些房源大致分类,以对所有数据的概括总结。通过上述分析,我们可以了解到目前市面上二手房各项基本特征及房源分布情况,帮助我们进行购房决策。
### 2 应用技术介绍
(1)Python网络爬虫技术
Requests
Beautifulsoup
(2)Python数据分析技术
Numpy
Matplotlib
Pandas
(3)k-means聚类算法
(4)高德地图开发者应用JS API
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基于Python的南京二手房数据采集及可视化分析设计 (113个子文件)
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ershoufang-origin-utf8.csv 6.7MB
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latlng.csv 1.27MB
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ershoufang - 副本.csv 873KB
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testv2.csv 4KB
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ershoufang-mini-ansi.csv 2KB
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.gitignore 1KB
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k-means聚类结果分组4 - dark.html 3KB
南京二手房总价小于200万的分布图.html 3KB
k-means聚类结果分组3.html 3KB
k-means聚类结果分组0 - dark.html 3KB
k-means聚类结果分组1 - dark.html 3KB
k-means聚类结果分组0.html 3KB
k-means聚类结果分组2 - dark.html 3KB
k-means聚类结果分组3-dark.html 3KB
k-means聚类结果分组2.html 3KB
k-means聚类结果分组1.html 3KB
闪烁点.html 3KB
南京二手房总价热力图.html 2KB
南京二手房单价热力图.html 2KB
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cluster2.js 262KB
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cluster4.js 70KB
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cluster0.js 60KB
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聚类结果-单价与建筑面积散点图2.png 178KB
聚类结果-单价与建筑面积散点图.png 171KB
聚类结果-总价价与建筑面积散点图.png 117KB
聚类结果-总价价与建筑面积散点图2.png 109KB
不同k值下的总和方差折线图1.png 40KB
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不同k值下的总和方差折线图2.png 37KB
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2018-04-01 log.txt 3.5MB
2018-03-22 log.txt 3.25MB
baidu_map_unitprice.txt 1.33MB
star.txt 225KB
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