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Excel应用实践19：根据工作表某列中的值从另一工作簿中获取数据

excelperfect 在下图1所示的工作簿Data.xlsx的工作表Sheet1中，存放着待使用的数据。 ?...图1 在下图2所示的工作簿GetData.xlsm中，根据列C中的数据，在上图1的工作簿Data.xlsx的列E中查找是否存在相应数据的单元格。 ?...图2 然后，将Data.xlsx中对应行的列I至列K单元格中的数据复制到GetData.xlsm相应的单元格中，如下图3所示。 ?...Exit Sub Else '遍历所选的单元格 For Each rng In Selection '在数据工作表中查找相应的值所在的单元格...使用了Find方法来查找数据所在的单元格，使用Offset属性偏移到指定的单元格，使用Resize属性来扩展单元格区域。

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手把手教你用Python实现自动特征工程

因此，智商值和学习小时数称作这个模型的特征。 ? 2 特征工程特征工程可以简单定义为从数据集的已有特征创建新特征的过程。...作为一种特征工程方法，它实际上是Featuretools库的核心。它支持从单个数据帧和多个数据帧中创建新特征。 DFS通过把特征基元应用于实体集中的实体关系来创建特征。...对于数据集，必须具有唯一标识符特征，但是我们的数据集目前还没有。因此，我们要为这个组合数据集创建唯一ID。你可能会注意到，数据集中有两个ID，一个用于item，另一个用于outlet。...Featuretools能把一个数据集拆分成多个表格。我们根据outlet ID Outlet_Identifier从BigMart表中创建一个新表“outlet”。...下面打印出feature_matrix的前几行。 feature_matrix.head() ? 这个数据帧存在一个问题，即未正确排序。我们必须根据combi数据帧中的id变量对其进行排序。

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您找到你想要的搜索结果了吗？

是的

没有找到

是的，股价不遵循随机游走！

下面的图表，说明随着对数价格过程中观测数量的增加，估算值变得更准确（更多数据=更准确）。圆点表示μ的真实值设置为0.1，线条表示对μ从随机波动率为1年至50年长度生成的对数价格过程的估计值。...使用代码从Quandl下载数据。...如果可能，提取调整后的收盘价，否则，提取收盘价并将其表示为S。这样做是为了减轻股票分割的影响，这可能造成“不连续性”。将对数价格过程X计算为X=ln⁡(S)。...检查无限值，用NA（缺失）值替换它们。省略对数价格过程中的所有NA（缺失）值。如果我们检验个股的结果，那么：检查历史天数是否超过10年。如果为真，则将过去10年作为子集并丢弃先前的数据。...从标普500当前成分获得的结果下一组结果是目前标准普尔500指数中500只股票中484只的过去十年价格。一些股票被删除，因为雅虎金融上没有可获得的数据，以及其他被删除是由于与数据相关的问题。

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旧金山的创业浪潮对湾区房地产市场意味着什么？

根据加利福尼亚经纪人协会的住房负担能力指数，湾区9个县的居民中只有20%有能力购买一套住房。租户面临的情况也不乐观，旧金山一居室公寓的租金中位数在2016年1月份达到了3490美元。...Zenefits和Dropbox只是旧金山高科技创业企业中的独角兽企业的代表。湾区地区大量出现的独角兽企业就像90年代互联网企业一样，估值过高了。...如果当地的高科技企业估值下降，这将会产生连锁反应，从而会影响就业岗位以及房产价格。湾区创造的就业岗位数飞速增长，导致住宅市场难以与其匹配。...如果我们讨论的科技泡沫成为事实，房产市场的高库存可能会导致租金价格的大幅下降。从积极的角度来讲，对泡沫的讨论并不会阻止投资者将资金投向湾区房地产市场。...多亏了中国经济的不稳定，外国投资者被迫将资金投向了美国房地产市场。根据Colliers的数据，27%的外国投资者认为旧金山是其2016年准备投资的目标城市之一。

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R语言用CPV模型的房地产信贷信用风险的度量和预测

p=30401原文出处：拓端数据部落公众号本文基于 CPV 模型, 对房地产信贷风险进行了度量与预测。我们被客户要求撰写关于CPV模型的研究报告。...根据回归结果显示CLI、CRECI和ECI的P值显示的数值表明该估计的有效性。...abline(h=0)#添加0基准线根据上面的模型估计结果, 可以得出Y的残差值、实际值和拟合值的趋势图。...根据图1的趋势图, 可以清楚地看出, Y的拟合值和实际值的曲线几乎完全重合, 这也说明该模型很好地拟合了样本数据, 也跟上述结果表明的事实相符合。另外, 残差的相关系数和偏相关系数如图2所表示。...但是从3月份开始, 由于宏观经济、房地产行业和企业三个层面的景气好转, 房地产信贷违约率逐渐下降。这个预测趋势结果仅作为参考, 这里主要是为了说明模型的预测功能对于商业银行抵抗信贷风险的重要意义。

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要找房，先用Python做个爬虫看看

当一切完成时，我想做到两件事: 从葡萄牙(我居住的地方)一个主要房地产网站上搜集所有的搜索结果，建立一个数据库使用数据库执行一些EDA，用来寻找估值偏低的房产我将要抓取的网站是Sapo（葡萄牙历史最悠久...在提取价格之前，我们希望能够识别页面中的每个结果。以知道我们需要调用什么标签，我们可以从价格标签一直跟踪到顶部，直到我们看到每个结果的主容器。我们可以在下图中看到： ?...让我们试着得到上图看到的价格。我将首先定义first变量，它将是我们的第一个房子(从house_containers变量中获得)的结构。...在最后一步中，itertools帮助我从提取第二步中的数字。我们刚刚抓取到了我们的第一个价格！我们想要得到的其他字段是：标题、大小、发布日期、位置、状态、简短描述、房产链接和缩略图链接。...一旦您熟悉了要提取的字段，并且找到了从每个结果容器中提取所有字段的方法，就可以设置爬虫的基础了。以下列表将被创建来处理我们的数据，稍后将用于组合数据框架。

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Python 数据科学入门教程：Pandas

它的工作方式就是简单地输入一个 URL，Pandas 会从表中将有价值的数据提取到数据帧中。这意味着，与其他常用的方法不同，read_html最终会读入一些列数据帧。这不是唯一不同点，但它是不同的。...在我们的房地产投资案例中，我们希望使用房屋数据获取 50 个数据帧，然后把它们全部合并成一个数据帧。我们这样做有很多原因。首先，将这些组合起来更容易，更有意义，也会减少使用的内存。...每个数据帧都有日期和值列。这个日期列在所有数据帧中重复出现，但实际上它们应该全部共用一个，实际上几乎减半了我们的总列数。在组合数据帧时，你可能会考虑相当多的目标。...在大多数情况下，你将要做这样的事情，就像在数据库中插入新行一样。我们并没有真正有效地附加数据帧，它们更像是根据它们的起始数据来操作，但是如果你需要，你可以附加。...完全从数据中删除。这意味着放弃整行数据。向前或向后填充 - 这意味着只是采用之前或之后的值填充。将其替换为静态的东西 - 例如，用-9999替换所有的NaN数据。

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Python爬虫武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression、XGBoost和LightGBM|代码分享

目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，很少有从微观的角度来准确预测每间房屋的价格。...相关视频解决方案任务/目标从区位特征、房屋属性和交易指标3个角度，选取包括所属区域、建筑面积、楼层高度、周边银行数量、学校数量、电影院数量等在内的多维度特征，帮助客户来预测二手房的挂牌价格，实现基于数据的科学决策...（2）周边配套设施，房屋所在小区的经纬度数据可以从网页源代码中获得，其关键词为：resblockPosition。...考虑到位于同一小区的房屋，其房屋类型大多相同，故采用此方法对缺失值进行填充：对于缺失houseStructure的房屋A，根据community_id（所属小区ID）统计出与A同小区的所有房屋，再统计出这些房屋的...从区位特征、房屋属性和交易指标3个角度，从链家网上通过Python网络爬虫有针对性的获取武汉市二手房成交记录中的特征数据。

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它可以在哪些场景辅助数据采集？

比如：无法正常翻页循环、定位不到所有列表、指定区域的定位……这些都可以用XPath来解决！比如我们要采集网页中的某个元素数据，就可以打开网页，右键单击要提取的信息，然后选择”检查”来查看HTML结构。...数据挖掘数据挖掘是从大量数据中提取有价值的信息和知识的过程，包括关联规则挖掘、聚类分析、分类分析等多种技术。...房地产：从房地产列表中提取房地产数据，以比较价格、分析趋势并预测未来的增长模式。医疗保健：从医学研究论文和临床试验中提取数据，以找到有助于改善患者治疗结果的建议和相关性。...金融：从股票市场网站提取金融数据并对其进行分析，以预测股票价格、识别投资机会并评估风险。...媒体和娱乐：通过从媒体和娱乐网站提取数据来分析用户行为和情绪，为用户创建个性化内容推荐。法律：从法律数据库中提取数据并进行分析，以预测法院裁决并评估法律风险。

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用R语言作上海房价预测模型

数据准备本文从研究影响房地产价格的因素入手，鉴于国家在1998年出台停止福利分房，进而促进了的商品房的自由贸易，故数据始于1998年，且上海统计年鉴可查的到2011年年鉴，故通过综合国家统计局及上海市年鉴...1998年——2011年的房地产相关数据，最后筛选出如下可能影响未来房地产价格走势的变量，本文取定七个因素： x1：人均生产总值； x2：人均可支配收入； x3：商品零售价格指数； x4：常住人口； x5...根据房价时间模型，房价将随着时间呈指数增长之势，因此必须出台相关政策，有效抑制房价增长。根据多元线性模型，房价与各个自变量的正负相关性就是各个变量前系数的正负。...比如可以通过中央人民银行对于贷款利率的增加，减少投资者的过度投机行为，使土地拍卖价格降低，直接降低房屋成本，同时贷款利率的增加减少了房地产商的贷款，使房地产商资金面收紧，迫使其降价卖出现有房屋，已达到回笼资金偿还原来贷款的目的...由于某些数据的缺少，有些数据从网上搜索得到，可能会存在不准确的情况，与现实数据可能有所差异，预测模型仅供参考。 ----

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Python互联网大数据爬虫的武汉市二手房价格数据采集分析：Linear Regression模型、XGBoost模型和LightGBM模型

p=31958原文出处：拓端数据部落公众号分析师：Yan Liu我国有大量的资金都流入了房地产行业，同时与其他行业有着千丝万缕的联系，可以说房地产行业对推动我国深化改革、经济发展、工业化和城市化具有不可磨灭的作用...目前对于二手房交易价格的预测主要考虑的是房屋价格受宏观因素的影响，如国家政策、经济发展水平、人口数量等，并据此推测地区房价及其走势，很少有从微观的角度来准确预测每间房屋的价格。...（2）周边配套设施，房屋所在小区的经纬度数据可以从网页源代码中获得，其关键词为：resblockPosition。...考虑到位于同一小区的房屋，其房屋类型大多相同，故采用此方法对缺失值进行填充：对于缺失houseStructure的房屋A，根据community_id（所属小区ID）统计出与A同小区的所有房屋，再统计出这些房屋的...从区位特征、房屋属性和交易指标3个角度，从链家网上通过Python网络爬虫有针对性的获取武汉市二手房成交记录中的特征数据。

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精准预测武汉房价！浙大GIS实验室提出osp-GNNWR模型：准确描述复杂空间过程和地理现象

作为中国中部最大、人口最密集的城市，武汉同时还拥有繁荣的房地产市场，为构建一种针对武汉特定房地产动态的综合模型提供了充足的数据。...无论是在训练数据集还是测试数据集上，osp-GNNWR 模型都具有较高的 R²、较低的 RMSE 值和较低的 MSE 值，因此表现出更优的性能。...值得注意的是，与 GNNWR(TD) 相比，osp-GNNWR 模型将测试数据集的 R² 从 0.737 提高到了 0.793，并且 RMSE 从 0.168 降低到了 0.149，MAE 从 0.125...深度学习助力复杂的房价预测难题探究住宅价格空间分异原因及影响机制，对维护房地产市场稳定发展，以及提升城市规划和居住满意度有着重要意义。...考虑到影响房子价格有多维相关因素，对房屋价格趋势的波动和影响，使基于注意力机制的用卷积时序神经网络来对房价进行预测，其中采用了一维卷积神经网络对多维相关因素的特征进行处理，得到进一步特征提取和降维后的多维特征向量

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大数据置业投资神器

最常见的是拿附近类似的房产价格进行比较，但这种粗略的方式，却没有考虑到一些更新信息，例如政府的房屋政策、区内垃圾站的搬迁、房子周围公共设施的添加、社区所住的群体变化等等对估值的影响。...，根据海量数据中的历史及即时交易价格变动，开发了一套系统去评估房产目前的市价。...，而”宜居”指数也有可能会成为房地产估值最关键的指数。...从大数据的角度去看，风水这门学问居然也快被颠覆了，而且也沒有想像中那么神秘。我们可以根据这些数据对自己居住的房子和社区有更客观的了解，帮助你投资更适合你而又物有所值的房产。...9、回复“每日一课”查看【每日一课】手机在线视频集锦 PPV课大数据ID: ppvke123 （长按可复制）大数据人才的摇篮！

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Tensorflow滑动平均模型

经验法和试算法是选择权重的最简单的方法。一般而言，最近期的数据最能预示未来的情况，因而权重应大些。例如，根据前一个月的利润和生产能力比起根据前几个月能更好的估测下个月的利润和生产能力。...案例简单移动平均法在房地产中的运用某类房地产2001年各月的价格如下表中第二列所示。由于各月的价格受某些不确定因素的影响，时高时低，变动较大。如果不予分析，不易显现其发展趋势。...如果把每几个月的价格加起来计算其移动平均数，建立一个移动平均数时间序列，就可以从平滑的发展趋势中明显地看出其发展变动的方向和程度，进而可以预测未来的价格。...对本例房地产2001年的价格，采用每5个月的实际值计算其移动平均数。...再根据每5个月的移动平均数计算其逐月的上涨额，见表中第四列。 ?

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用Python分析广州房地产市场

作者：朱小五来源：凹凸数据大家好，我是交流群二群的J哥。这次我想结合房地产业务，针对广州这一城市，运用Python来进行数据分析，以期能为大家提供一点分析思路。...我们为什么要分析房地产市场？房地产行业具有鲜明的地域特征，从房地产企业角度来讲，城市的选择在一定程度上决定了投资的成败。因此，对一个城市的市场研判就显得至关重要。...我从数据分析的角度，归纳梳理了一下思路，我认为一个城市的房地产市场分析应该包括城市经济、相关政策、土地市场和房产市场四个方面。...房天下的爬虫也较为简单，爬虫逻辑类似贝壳找房，唯一难点是，当遍历完一个地区后跳转下一个地区的处理。...从房产市场来看，广州二手房自2019年来价格变动幅度不大，维持30000元/㎡左右。疫情下二手房交易受挫，部分房企尝试以价换量争取更大去化量，加之疫情逐渐得到控制，二手房交易逐渐恢复。

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学习资源分享（一）：逃不开的经济周期

经济中，常见的周期有：基钦周期——代表库存（40个月）；朱格拉周期——代表制造业（10年）；库兹涅茨周期——代表房地产（20年）；康波周期——50年一循环。...各个资产在周期中的表现大致如下：经济复苏期：商品价格上升、房地产价格上升（实物资产占优）；进入繁荣期：利率增加，债券下跌，股票价格下跌；经济衰退期：商品价格下跌；危机阶段：房价跌，低利率，债券价格上升...、股票转跌为升；从经济的循环可以看出投资的精髓：一定要在世界经济秩序出问题的时候买入，等大家都感受到经济好转之后卖出。...另外作者提到，股市的先行指标是债券。当债券从熊市恢复（指的是债券利率开始上升，但价格开始下跌），逐渐走高的时候，股市用不了多久就会开始复苏。...作者认为，经济中没有那么多钱（货币），那些很值钱的东西，都是靠信用支撑，而且都是协商价格，说没了就没了。如果大家倾向于拿着货币，可变资产价格就会快速下跌，因为本来他就多出了5-6倍。

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三个理由告诉你，为什么到今天在元宇宙中购买虚拟地产还为时不晚

随着所有的炒作超速运转，似乎在元宇宙中购买土地的时间已经过去。事实恰恰相反。虽然不可否认，在元宇宙中购买房地产的最佳时间大约是六个月前，但，第二好的购买时间是现在，就在此刻。...大品牌已经进入虚拟世界，还有更多品牌即将到来　　三星刚刚宣布在Decentraland开设一家虚拟商店，但它并不是第一个或唯一一个在元宇宙中占有一席之地的品牌。...价格继续稳步上涨　　根据第三方市场 Nonfungible.com 的数据，该第三方市场在 2021 年买卖了 6.9211 亿美元的元宇宙房地产，例如，在 11 月 1 日，Decentraland...中元宇宙房地产的 30 天平均价格为 6,849.68 美元。...在我看来，元宇宙房地产具有巨大的增长潜力。随着越来越多的品牌进入该领域并努力创造由于物理等限制因素而在现实世界中根本无法拥有的体验，或者同样可能的是，持续的新冠大流行没有表现出任何松懈的迹象。

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2021年房地产经纪行业发展研究报告

图全产业链房产服务商 image.png 房地产经纪行为包括代理、居间和经纪三种形式。根据中国房地产市场发展程度看，房地产居间和房地产代理是当前房地产经纪活动的主要形式。...图房地产经纪平台产业链 image.png 房地产开发商和房屋业主是房地产中介上游市场的主体，在房屋买卖业务中为卖方，在房屋租赁业务中为出租方。...根据国家住建部、国家发改委、国家人社部联合发布的《房地产经纪管理办法》（2011年1月20日发布，自2011年4月1日起施行），县级以上人民政府建设（房地产）主管部门、价格主管部门、人力资源和社会保障主管部门应当按照职责分工...、互联网与数据服务四大核心业务板块，在保持传统业务高速增长的同时，积极布局房地产金融及存量市场，以全国领先的房地产综合服务提供商身份，继续领跑市场。...以房地产经纪为核心的房地产中介服务体系，根据未来中国房地产市场发展需要，可以形成如下的产业链条：传统的服务项目有房地产咨询，房地产价格评估，房地产经纪，又包括新兴的或需要发展的房地产专业保险服务、房地产抵押贷款担保服务

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林俊杰的地，跌了80%！亿万富翁马克·库班：在元宇宙里买地「太蠢了」

然而，根据元宇宙分析平台数据WeMeta提供的数据显示，最近「元宇宙房价」已大幅缩水，很多高位入手的人，如今恐怕血本无归。...根据WeMeta平台提供的数据显示，林俊杰在2021年底以74271.68美元购买的三块虚拟地皮，当前估值分别为4183.19美元、和5095.11美元，5076.02美元；分别下跌81.5%、80.1%...根据WeMeta的数据，包括The Sandbox、Decentraland和SuperWorld在内的六个平台的土地总交易额，从去年11月2.29亿美元的高峰下降到今年6月的800万美元。...同时，销售数量也从11月的16,000宗骤降至6月的2,000宗。此外，土地的平均价格从2月的16300美元的峰值下降到6月的3300美元，跌了近80%。虽说虚拟币价格的下降是其中的一部分原因。...但即便如此，以虚拟币计价的土地价值，也从2月到6月的平均销售价格也下降了58%。

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R案例操作：RQDA和tm包结合进行文本挖掘

2、装载RQDA包并建立一个新的工程项目； 3、输入相关文本文件； 4、进行编码和作标记； 5、双击想要提取的编码即可提取相关文本； 6、运行下面下载的程序进行文本提取、转换、分词、文本挖掘工作。...8 3 > txt MetaID fname fid ID 1 0 从发改委的文件看政策的变化(任) 4 1 2...现在再用支持向量机的方法对上面的数据建模，看是否能分辨出某些话是谁说的： > library(e1071) > ## 生成训练用的数据 ##……………… > tt 的宏观经济也随之调头直下，GDP快速下降到6.3%，从而让中国政府不得不用四万亿元投资、放量的货币信贷和解封“第二套住房信贷”改为0.7倍信贷降息和对改善性住房（实际的第二套）信贷给以支持，才让中国的房地产和宏观经济从谷底翻转恢复到保八之上...test 的，从哪里得到的，有多少。其实每次有人问我这个问题时，我都想说，人的第一桶金是自信。即使你没钱也不要怕，自信就是你的资本。

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