南京市2009-2017年房价数据资源-CSDN文库

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5星 · 超过95%的资源需积分: 50 45 浏览量 2018-12-07 19:07:50 上传评论 6 收藏 1.38MB RAR 举报

标题 "南京市2009-2017年房价数据" 涉及的主要知识点是城市房价分析，特别是针对南京这一特定城市的数据研究。描述中提到的“包括xls表格和南京市行政区划的shp文件”进一步揭示了数据的类型和用途，其中涉及到GIS（地理信息系统）技术和统计分析。 1. **Excel数据处理**： - `HousePriceNanjing_2009-2017.xls` 是一个Excel文件，通常用于存储和管理结构化数据，如表格形式的房价信息。用户可能需要使用Microsoft Excel或类似的电子表格软件来打开和分析这些数据，包括计算平均值、中位数、趋势和增长率等房价指标。 2. **GIS基础**： - `NanjingBND.shp` 是一个GIS矢量数据文件，通常用于存储地理空间信息，如行政区划边界。这种格式是ESRI公司的Shapefile，常用于地理信息系统中，可以展示南京市的区域划分，便于进行空间分析。 - 结合Excel中的房价数据，GIS可以帮助我们将房价信息与地理位置关联起来，进行空间可视化，展示不同区域的房价差异。 3. **房价分析**： - 通过对比2009年至2017年的房价数据，可以进行时间序列分析，了解房价的涨跌趋势、周期性和季节性变化。 - 分析不同行政区域的房价，可以找出高价值区、潜力区和房价相对较低的地区，为房地产投资提供决策支持。 - 可能需要进行回归分析，探索影响房价的因素，如地段、交通、配套设施、人口密度等。 4. **数据可视化**： - 利用GIS软件（如QGIS或ArcGIS）将Excel数据与shp文件结合，可以创建热力图、 choropleth地图，直观展示南京市各区域的房价水平。 5. **统计建模**： - 通过建立多元线性回归模型、时间序列模型等，预测未来的房价走势，对政策制定者和市场参与者有重要的参考价值。 6. **GIS空间分析**： - 可以进行缓冲区分析，确定距离特定设施（如学校、医院）一定范围内的房价变化。 - 使用网络分析探讨交通便利度对房价的影响。这个数据集提供了丰富的研究材料，既可以从经济角度深入分析南京房价，也可以从地理角度探讨空间分布特征。对于学者、政策制定者和房地产投资者来说，都是极具价值的信息来源。

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HousePriceNanjing_2009-2017.rar （8个子文件）

NanjingBND

NanjingBND.dbf 199B

NanjingBND.shp 146KB

NanjingBND.prj 145B

NanjingBND.xml 6KB

NanjingBND.shx 108B

NanjingBND.sbx 116B

NanjingBND.sbn 132B

HousePriceNanjing_2009-2017.xls 4.38MB

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