Python数据分析实战-北京二手房屋价格分析.zip

本分析包含：- 房屋数据概览（各区房屋数量、学区房对比等）- 区维度数据对比（总价、单价、房龄等）- 特定问题分析（房屋面积随时间变化、学区房溢价等）

随着城市发展和经济增长，北京的二手房市场变得日益活跃。利用Pyechars进行数据分析，可以深入了解市场趋势和投资机会。

北京二手房的项目结构蛮清晰的，三个文件打包好：两个.csv数据源加一个.ipynb文件。建议你用 Jupyter Notebook 打开，整个过程写得细，适合刚入门 pandas 的同学，照着练也不会懵。 数据读取、清洗、到可视化，基本一步不少，像是怎么筛选小区、怎么空值都讲了。每段代码都有注释，嗯，看得懂，也改得动。适合那种“学完基础想找点真数据练练手”的朋友。 对了，绘图部分还用到了 matplotlib 和 seaborn，图表还挺漂亮的。如果你对 房产 或者 数据可视化 感兴趣，拿来练练不错。 建议：如果你对 Pyecharts 感兴趣，可以搭配看看这个相关练习，一套组合拳打下来，基本

项目概述 本项目利用 Python 对链家平台的二手房源信息进行爬取，并将获取的数据存储至 MySQL 数据库中。随后，使用 pandas 库对数据进行清洗和分析，最终以可视化大屏的形式直观展示分析结果。 技术栈 Python MySQL pandas

金融数据的世界挺有趣，是用Python来挖掘数据，你做各种决策。比如信用卡评分，背后其实是挺复杂的数据。这个资源里，给你讲了多商业数据的实际应用，数据科学家该具备的技能，以及如何用Python做数据的常见操作。而且，资源里不仅了理论，还带你实际操作一个数据挖掘实例，做信用卡评分模型，学到的东西直接能用到工作中哦。 如果你对金融风控、数据挖掘、信用卡评分等领域感兴趣，这篇资源不妨看看，能让你对数据的思路更清晰。再加上里面有不少相关的相关文章，可以让你一步步深入了解，掌握更多实际技能。 嗯，如果你想快速上手并实际问题，这份资料的内容挺适合用来做参考的。你可以通过实际项目中不断练习，提升自己做数据的

赶集网、贝壳网和链家网汇总的重庆地区二手房信息总计达到354,887条，详细数据请私信咨询。

将详细介绍Python数据分析中AQI分析的基本流程，包括明确需求和目的、数据收集、数据预处理（包括数据整合、数据清洗）、以及描述性统计分析、推断统计分析和相关系数分析等内容。

该项目涉及Python网络爬虫、前端和后端开发以及Mysql数据库。

基于天池大赛“零基础入门数据挖掘–二手车交易价格预测”的数据集，对二手车交易价格的数字特征进行分析。分析内容包括：1. 相关性分析: 分析各个数字特征与目标变量（二手车交易价格）之间的相关性，识别关键影响因素。2. 偏度和峰度分析: 计算并可视化各个数字特征的偏度和峰度，判断数据分布特征，例如数据是否对称、是否存在异常值等。3. 单变量分布可视化: 使用直方图、密度图等可视化方法展示各个数字特征的分布情况，直观了解数据的集中趋势和离散程度。4. 双变量关系可视化: 使用散点图、热力图等可视化方法展示数字特征两两之间的关系，探索特征之间的潜在关联。5. 多变量回归分析: 建立多个数字特征