下载数据集请登录爱数科(www.idatascience.cn) 该数据集记录了一年内在纽约市房地产市场上出售的每栋建筑或建筑单元（公寓等），包含已售建筑单元的位置、地址、类型、销售价格和销售日期等信息...数据预览 3. 字段诊断信息 4. 数据来源 来源于Kaggle。
1，引言 Python自带一个轻量级的关系型数据库SQLite。这一数据库使用SQL语言。SQLite作为后端数据库，可以搭配Python建网站，或者为python网络爬虫存储数据。...Python标准库中的sqlite3提供该数据库的接口。 2，Python对SQLite进行操作示例 以下的代码将创建一个简单的关系型数据库，为一个书店存储书的分类和价格。...2.1 创建数据库 首先，创建数据库，以及数据库中的表。...2.3 查询 在执行查询语句后，Python将返回一个循环器，包含有查询获得的多个记录。...想要熟练的使用SQLite数据库，需要学习关系型数据库的知识。在一些场景下，Python网络爬虫可以使用SQLite存储采集到的网页信息。
2010年以前是广告为主的房产互联网平台零售。2011年到2013年，广告电商模式兴起，一个明显特征是从线上到线下的交易达成，这个阶段房产互联网的商业变现，没有直接跟交易环节绑定。...房产互联网金融创新，开始成为风口上的风口。...目前房产互联网金融里，已经出现了四个阵营。...聚焦房产小微额借贷的搜易贷，针对房产交易环节，推出了首付贷、赎楼贷、卖房贷、抵押房产消费贷等产品，用户只要在网上填写需求，就有专门的金融服务人员跟踪提供服务，并且在低利率、放款速度、服务定制化方面，做了系列的升级优化...其中风控模型首创了中国经纪人首个大数据信用评估体系，仅在北京就完成了对1万名经纪人的实名认证。
如果买卖或者租过房，你一定会对市场上五花八门的房产交易App有了解。市面上还有另一类和房产买卖有关的App，它们本身也许不是交易平台，却可以提供基于大数据的购房辅助指导，房产领域里什么数据最有价值？...▍先要认清房产业务的本质 研究房产行业大数据，首先要研究客户。 弄清楚我们需要面向什么样的用户、提供什么样的服务、什么样的服务才是最好的，所以先要对房产相关的业务本质特征做研究。...▍房产大数据的建设维度 在对整个房产行业的业务特征进行梳理归纳之后，我们对房产行业大数据的构成、相互的关系等做了一些总结。 可以看一下这个图： ?...从房产行业大数据来看，基础的字典数据和基础交易数据是整个大数据研究往后延伸、往更高的层面上发展的一个基础。...回到做房产大数据的初衷，我们觉得大数据的意义在于给决策提供支持，向用户提供更多有价值的信息，帮助用户解决问题，作出正确的决定，这是我们认为的房产大数据最重要的一个目标。
房产SaaS业务从我的角度来看，无外乎三点：采， 发， 管。 采 采房主要解决中介的供货问题， 如何提供工具或者系统帮助房产中介更快更方便的解决采集房源的问题， 是这个环节的核心诉求。...， 靠人肉显然效率不足， 所以， 线上要解决的是中介的效率问题， 这正好是技术发挥作用的地方， 通过爬虫等手段， 人工配置之后，即可持续批量的采集房源，所以，线上比拼的是技术团队的数据采集专业能力； 线下...管 一般情况下， 既能采集来房源，又能发出去， 就已经解决了房产中介从业人员的核心诉求了， 但还有一块儿支撑需要作， 那就是房产中介管理者的诉求，否则就成了一个个Solo的房产中介人组成的中介行业了，这显然不是现实...另外， 除了基础的管，如何帮助中介公司更高效地管，就成了某些SaaS可以提供的更高端的服务和功能，比如提供基于数据驱动的运营方法论和对应的产品功能。...SaaS平台只有将中介公司的人，事，财，管等组织资源，数据和管理方法论都纳入一体，才能形成更为强大的产品力和生命力（最终体现在盈利能力）。
本文就尝试通过大数据来和丰富的图表，为大家展现数据背后的数据。 数据采集采用笔者用C#开发的爬虫工具。 数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。...这些数据是笔者在2014年10月年和2015年10月份两次，在链家官网上抓取的在售二手房数据，2014年约为64000条，2015年总计约7W条。数据源可能会有偏差，因此结论仅供参考。...： table2014 = pd.read_table("LJ2014.txt",encoding='utf-8',engine='python',quoting=csv.QUOTE_NONE) table2015...= pd.read_table("LJ2015.txt",encoding='utf-8',engine='python',quoting=csv.QUOTE_NONE) table2014[u'小区名...作者：佚名 来源：http://www.cnblogs.com/buptzym/p/49929243.html 《Python人工智能和全栈开发》2018年07月23日即将在北京开课，120天冲击Python
本文就尝试通过大数据来和丰富的图表，为大家展现数据背后的数据。 数据采集采用笔者用C#开发的爬虫工具。 数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。...这些数据是笔者在2014年10月年和2015年10月份两次，在链家官网上抓取的在售二手房数据，2014年约为64000条，2015年总计约7W条。数据源可能会有偏差，因此结论仅供参考。...table2014 = pd.read_table("LJ2014.txt",encoding='utf-8',engine='python',quoting=csv.QUOTE_NONE) table2015...= pd.read_table("LJ2015.txt",encoding='utf-8',engine='python',quoting=csv.QUOTE_NONE) table2014[u'小区名...同样，数据的准确性也有问题。很多房子价格都是1万，2万，明显是随意标的。也有一部分价格高的离谱，如88万/平。这些数据在处理前都已经筛掉。以免干扰分析结果。
导语：美国《华尔街日报》网络版今天撰文称，随着大数据技术的不断进步，越来越多精通技术的房产中介也开始利用讣告等信息寻找潜在客户。...数据显示：霍夫灵在家中居住了15年以上，他的房子在当地市价较高。最重要的是，他的小儿子很快就要上大学了——空巢老人可能也会成为房产中介的成为目标。...为了在竞争激烈的市场上瞄准潜在客户，精通技术的房产中介都在购买数据订阅服务，与相关公司展开合作，使用越来越精准的指标寻找潜在买家。...搜索讣告一直以来都是积极进取的美国房产中介寻找新业务的一种方式。而如今，这种模式披上了21世纪的现代化外衣。...房产中介公司Re/Max Gold员工比尔·伯德(Bill Byrd)说，他去年就通过遗嘱认证数据公司AlltheLeads.com卖掉了一套110万美元的房子。
專 欄 ❈ Garfield_Liang，Python中文社区专栏作者。...南山区首页的情况 如上图所示，只要更改keyword后面的参数，就可以获得不同区的二手房数据。...深圳全区域的二手房 可以看到截图的右侧有所有二手房的链接，我们的任务就是下载右边的所有二手房的数据。...，这里所发送的数据包括始末经纬度、gardenId（这个到后期发现是对应的小区编号）和zoom（代表地图上面放大以及缩小的倍数，数字越大，放大倍数越高） ?...headers，通过post下载数据。
简单来说，小程序的“附近小程序”功能在房产中介的营销中可以发挥意想不到的作用，客户通过“附近的小程序”寻找到房产中介，之后在线获取房源，筛选自己需要的房源信息，并通过小程序联系置业顾问，最后约见房源。...微信小程序让传统的房产中介行业找到了转型的最佳途径 通过微圈互动应用搭建房产中介小程序，开拓线上市场，让交易双方实时沟通、咨询、成交。...近期，微圈互动应用升级优化一系列房产小程序的功能，诸如“小程序发布房源”等功能。用户可以通过房产中介小程序，上传包括视频在内的所有房源信息，展示给有需求的用户。...房产中介-云市场产品详情-云蚁科技.jpg 房产中介-套餐表.jpg 关于云蚁.jpg
数据猿导读 房产抵押贷款、按揭贷款是银行或其他金融机构以借款人提供房产或地产作为还款物质保证的抵押贷款。它是房地产信贷业务的主要形式，在贷款业务中占据非常重要的地位。...客户名称/所属分类 农业银行/大数据技术服务/贷前押品估值 农业银行是房价网最早基于房产大数据在金融行业贷前押品估值业务方面提供数据服务的银行客户。...，以及对潜在风险的规避，可谓走在房产大数据在金融领域价值应用的前列。...与此同时，房价网还结合房产中介、交易中心、电信运营商、评估机构、互联网数据源、人工采集等多种方式进行数据补充和交叉验证，不断丰富和完善我们的房产数据库，真正做到线上线下相结合，保证了数据的覆盖率和准确性...房价网不参与房产交易流程，以独立第三方身份，真正做到维护数据公正性。 房价网的房产大数据现已成为国家统计局（总局）、经信委、税务部、公证处等政府机构的主要数据来源，深受认可。
本文房产估值模型源数据为厦门市房价数据，文件下载链接: https://pan.baidu.com/s/1vOact6MsyZZlTSxjmMqTbw 密码: 8zg6 下载文件打开后如下图所示：...文件打开图示.png 从上图中可以看出数据已经经过简单的处理，只需要再稍微调整就可以投入模型的训练中。...两个模型MLPR GB___df_y = df['unitPrice']___得到DataFrame的unitPrice字段数据，y = df_y.values得到shape为(21935，)，类型为numpy.ndarray...用sklearn中的预处理函数preprocessing.StandardScaler()对数据标准化处理，处理过程是先用训练集fit，再把测试集也标准化处理。...列中的异常值后剩余{}行".format(column,\ recordHigh+1-recordLow)) return data df = pd.read_excel("数据处理结果
7-31 家庭房产 并查集 因为之前没看过书，所以今天卡死了，看了一下知识点才发现原来合并的时候是更改根节点的父亲不是当前节点的父亲。说明不但刷题很重要，看书也很重要，两者缺一不可需要同时进行。...给定每个人的家庭成员和其自己名下的房产，请你统计出每个家庭的人口数、人均房产面积及房产套数。...输入格式： 输入第一行给出一个正整数N（≤1000），随后N行，每行按下列格式给出一个人的房产： 编号 父 母 k 孩子1 ......孩子k 房产套数 总面积 其中编号是每个人独有的一个4位数的编号；父和母分别是该编号对应的这个人的父母的编号（如果已经过世，则显示-1）；k（0≤k≤5）是该人的子女的个数；孩子i是其子女的编号。...随后按下列格式输出每个家庭的信息： 家庭成员的最小编号 家庭人口数 人均房产套数 人均房产面积 其中人均值要求保留小数点后3位。家庭信息首先按人均面积降序输出，若有并列，则按成员编号的升序输出。
1. 三重净租赁房地产投资信托基金(Triple-net REITs)在“房地产投资信托领域”占有举足轻重的地位，但这场疫情夺走了它们的一些光彩。
AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36" } # 请求数据...对请求到的数据进行处理 # 数据处理 def page_page(self,html): parse_html = etree.HTML(html) page = parse_html.xpath.../7 小结/ 不建议抓取太多数据，容易对服务器造成负载，浅尝辄止即可。 希望通过这个项目，能够帮助大家更好的了解房价的趋势。...本文基于Python网络爬虫，利用爬虫库，实现链家网部分房价信息的抓取。就Python爬取链家的房产信息中的一些难点， 进行详细的讲解和提供有效的解决方案。
x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/78.0.3904.108 Safari/537.36" } # 请求数据...# 数据处理 def page_page(self,html): parse_html = etree.HTML(html) page = parse_html.xpath('//*[...7、小结 不建议抓取太多数据，容易对服务器造成负载，浅尝辄止即可。 希望通过这个项目，能够帮助大家更好的了解房价的趋势。 本文基于Python网络爬虫，利用爬虫库，实现链家网部分房价信息的抓取。...就Python爬取链家的房产信息中的一些难点， 进行详细的讲解和提供有效的解决方案。...如果本文源码的小伙伴，网页打开链接即可下载：https://alltodata.cowtransfer.com/s/905991eb4fb441 本文转自公众号【Python爬虫与数据挖掘】 由朱小五重新排版整理
1.相比于房产行业App来说，房产小程序显得更“轻”，虽然没有App功能全面，有的只提供了单一服务，但用户不需要下载App侵吞手机内存，也不需要注册和登陆，使用之后关闭即可，APP功能如此强大，用户使用最频繁的估计就是那么几种...多数房产小程序主要提供房屋出租、房产经纪人、楼盘资讯等，这些楼盘资讯、房产经纪人等场景中就可以实现与线下的连接——微信随时随地搜索小程序查看咨询。对用户来说非常的方便。...2.png 2、小程序对于房产行业最大的吸引是原来被低频使用的房产APP可以依附于被高频使用的微信，从而掌握客源流量入口。毕竟微信有8亿的用户群！...房产行业可以借力微信小程序，在微信庞大的用户群体中传播房产资讯和活动。 3、除了流量红利之外，房地产行业也可以借助小程序更好地布局线下场景，打通线上与线下的连接。...万科，绿城，碧桂园这样的行业大佬都参与其中，还有一些房产中介媒体推出的小程序，像安居客等。 5.png 目前，房产小程序，将成为房产企业运营的得力助手。对于房产企业来说，越早使用，越早全面提高销售。
在移动互联网的发展下，线上找房平台逐渐成为消费者找房的主平台，传统房产中介门店的业务市场正在遭受互联网房产中介的侵蚀，传统房地产中介行业势必要加速线上转型的速度，融入更多的业务创新手段来挖掘更多客户，促进成交...房产中介小程序定制开发功能用户端：1、 用户注册功能：可以对买房、卖房、租户等用户进行注册；2、 房屋信息发布功能：用户可发布房屋信息；3、 分类筛选功能：基于目标范围，地铁线路筛选，价格范围，商业圈等
所以，今天就以链家网平台上的房产销售数据为样本，简单分析杭州楼市行情，以作参考。 00 数据概况 数据来源。...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...、详细地址、户型、建筑面积、销售单价以及房产标签等10个字段，最终得到432组数据样本。...需要说明的是：1.因链家网平台分类缘故，将杭州部分周边城市的房产数据也纳入进来，但数量不大，影响较小；2.部分房产商会发放多个楼盘信息，包括因住房性质或销售状态的区别而被视作不同楼盘。 分析工具。...主要是利用Excel数据透视表进行统计分析，尔后形成图表，个别图表依托python的Pyecharts模块实现。
另一方面，搜房网基于庞大的用户数据，为开发商品牌、二手房中介提供媒体服务和推广服务，收取端口费。 “互联网+房地产”1.0阶段的竞争核心在于房地产信息的互联网化，这也是搜房网优势所在。...只不过随着移动互联网时代的到来，消费者对信息的真实性、获取效率提出更高要求，搜房网房源数据杂乱、中介收费不规范等问题暴露出来，口碑下降用户也随之流失。...对此，贝壳找房线上线下并行推出了ACN网络以及楼盘字典数据库，旨在通过数字化手段杜绝假房源、不良中介的问题。 ACN模式解决不良中介问题。...楼盘字典的原理是搭建一个楼盘数据库，通过城市、城区、楼盘、楼幢、单元、楼层、房屋等关键词查询，判断房源的真假。...贝壳找房的ACN网络以及楼盘字典数据库与其他二手交易平台明显区别开来，是当下认可度最高的房产交易模式。
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