基于 python 实现的北京二手房房价分析和预测

# Bj_HousePrice_Analysis-Prediction 北京二手房房价预测分析 —— 从爬虫到机器学习预测 作者：xiaoyu 时间：2018.4.11 ### 项目简介 本项目根据个人需求进行北京二手房信息的数据分析，通过数据分析观察住房特征规律，利用机器学习模型进行简单的预测。 ### 数据源 通过爬虫爬取第三方房屋中间商网站（链家和安居客）获取数据源，仅供学习使用。 >注：爬虫源代码见`spiders`文件夹。 ### 目的 北京房价是最受关注的话题。因此，本项目以研究北京二手房房价为目的，对二手房房价进行数据分析，并希望能对未来房价进行预测（仅供参考）。 - 统计北京各区域二手房房价情况 - 统计北京各区域二手房数量 - 统计西城区、东城区和海淀区各地方二手房房价 - 统计房价与房屋面积区段的房屋数量 - 预测北京二手房房价 ### 技术和工具 本项目以Python语言编程完成从爬取，数据分析，到预测。 - 爬虫工具：`scrapy` ，`beautifulsoup` - 数据分析：`pandas`，`numpy`，`matplolib` - 机器学习：`sklearn` ## 大区房价对比  ## 大区房屋数量  ## 区间房价和面积的房屋数量  ## 学习曲线观察拟合度