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    楼盘价格数据采集与可视化分析

    其中包含的信息有楼盘名称、地址、价格等信息,回到原始网页,看看在html中,这些信息都在什么地方,如下图: ?...但由于售房者填写的地址和楼盘名称可能有误,如何将这些有误的识别出来成为这里数据清洗成败的关键。...我们清洗错误地理位置的逻辑是:使用高德地图的地理位置逆编码接口(地理位置逆编码即将地理名称解析成经纬度)获得楼盘名称和楼盘地址。...经过清洗后,获取到的成都地区的在售楼盘及房屋数量总计在3000套的样子。 经过清洗后的数据格式为: ? 包括市、区、楼盘/房屋名称、经纬度、价格四个维度。...数据分析与可视化: 首先是新推楼盘挂牌价格与销售价格 ?

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    【功能篇】如何测试报表?

    该系统是地产公司用于管理旗下楼盘的销售全流程的一套系统,涵盖楼盘及房间信息、认筹、认购、签约、付款、售后服务等一系列流程。小萨接到的第一项任务是测试“销售一票到底台账”,界面如下: ?...2、各级之间链接的正确性,比如点击某个楼盘的“交房户数”,展开的页面是否展示且只展示了这个楼盘的信息; 3、各级之间的数据一致性,比如某个楼盘在一级的“交房户数”是100,在二级中是否也是100...条记录; 4、一级的数据跟数据源的数据是否一致,比如某个楼盘在本中的“交房户数”是100,这个数据跟[销售流程-交房管理模块]下该项目在指定时间段内的交房户数是否一致; 5、中各列的数据是否正确取值...,比如点击某个楼盘的“交房户数”,展开的页面是否展示且只展示了这个楼盘的信息; 3、各级之间的数据一致性,比如某个楼盘在一级的“交房户数”是100,在二级中是否也是100条记录; 4、一级的数据跟数据源的数据是否一致...,比如某个楼盘在本中的“交房户数”是100,这个数据跟[销售流程-交房管理模块]下该项目在指定时间段内的交房户数是否一致; 5、中各列的数据是否正确取值,比如“审批状态”一列是否错误的取了“审批状态

    2.2K21

    Python爬取链家网数据:新房楼盘价格分析

    我们需要爬取的信息包括城市、楼盘名称、建筑面积、在售状态、住宅类型、每平米均价 、总价。 使用浏览器查看网页源码 ?...lxml") list0=[] list1=[] list2=[] list3=[] list4=[] list5=[] list6=[] #提取楼盘名称字段...先来看各城市新楼盘上市数量: ? 很明显,房产开发商已经将投资转移到了中西部大城市,沿海发达城市虽然不缺资金,但上市的新楼盘已经非常少,可以想象土地空间已经拥挤成什么样了。...下面重点来了,各大城市的普通住宅楼盘均价排行: ? 没有看错,房价超过五位数的城市已经占大多数,再看看北上广。。。需要说明的是,上海新住宅楼盘非常少,而且都是建在浦东、黄埔这些黄金区!...全国最阔气的楼盘在这,注意,单位是,万每平米。自己数数,辛苦挣一辈子能不能买下一个卫生间?! ? 当然,我大天朝地大物博,也不是没地方可以去,中西部市场还是相当广阔,白菜价,而且生态污染还不算严重。

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    mongodb aggregate (聚合查询)联 node+nest.js +monoose .js实现

    mongodb aggregate (聚合查询)联 node+nest.js +monoose .js实现 联使用的场景 mongodb的curd(增删改查)操作比较简单,但是开发者在开发过程中肯定是不够用的...,如果遇到很复杂的查询操作,只查询单个(mongodb中的集合,本人习惯称为,以下不在赘述)是不能满足业务需求的,所以可能会连接外部,或者查询本之后经过分组,转化之后的临时。...一 //mongodb ticket 文档结构 { "_id": { "$oid": "65d2d0c0434057a3419404be" }, "token...案例一 localField-foreignField let pipeline=[ { $lookup:{ from:'branch',//外部、临时的名称...let pipeline=[ { $lookup:{ from:'branch',//外部、临时的名称 let: { branchCode

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    JS数据结构之哈希(散列表)

    介绍 散列表(或哈希,HashMap)是一种最优时间复杂度可以达到O(1)的数据结构,其原理是根据指定键的hash值来确定它在中的大致位置,之后再去寻找。...我们假设一个整数的散列值是它本身,由于中没有那么多空,所以要把这个值与长取模,即value % tableSize。...开放地址法:把发生冲突的值放在的下一个坑里,如果下一个坑也有元素那就再继续找,如下: Python内部实现哈希好像就用的这个方法,我就不亲自去扒源码看了。...那么此时就需要重新调整的大小,即rehash再散列。 除此之外,我们这里演示的长都是5,设想一下,如果传入的数据都是10、15、25这样的,那么这个的效率就会变低。...// 由于长使用给定数字的下一个素数,所以实际上比两倍要多。 this.

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    房天下数据爬取及简单数据分析

    总第64篇 01|明确本次爬虫以及目的: ---- 我是想看看太原的房地产情况,包括楼盘名称、价格、所处区域、评论数(一定程度上可以反映出该楼盘受欢迎程度)。...d_comment_value.insert(260,"0") d_comment_value.insert(316,"0") d_comment_value.insert(317,"0") 04|数据分析: DataFrame生成...评论数量一定程度上可以说明该楼盘的受欢迎程度,上图表为太原市热评前十的楼盘。...太原市楼盘的标准差为:9876元。 太原市的楼盘中价格大于10000的楼盘数量最多,其次是(8000-9000),楼盘数量最少对应的价格是(9000-10000)。...太原市楼盘中价格最高的为恒大滨河左岸,一平米价格为12.5万,真实大开眼界,太原还有这么贵的楼盘哈。 ?

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    链家网杭州房产销售分析

    指定链家网杭州楼盘数据,选中新房中的所有在售和待售的两类楼盘作为目标数据,通过写一个简单的python爬虫即可获取到数据,数据的目标字段包括:楼盘名字、房产性质、销售状态、所在区划、所在区划内的具体板块...主要是利用Excel数据透视进行统计分析,尔后形成图表,个别图表依托python的Pyecharts模块实现。...04 楼盘标签 了解楼盘主打的标签,便很容易看出其主要卖点是什么;而统计分析所有楼盘的标签分布,则能了解市场对楼盘的需求倾斜在哪里。...对所有楼盘的标签数据进行统计分析,并得到其中数量最多的10个标签,可以得出以下几个结论:1.品牌房企还是最大的楼盘卖点,在430多个楼盘数据中,有40%左右的楼盘都贴出了“品牌房企”的标签;2.交通便利与否对楼盘非常关键...拱墅、江干和西湖有些在远离城市中心新建的楼盘,均价也都至少在3w5以上;滨江的楼盘也多是靠近市南的片区,售价在4W上下,且几个待售的楼盘更是高出了在售楼盘均价。

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