房屋损伤分析

震后房屋评估的 MATLAB 代码，用起来还挺顺手的，适合搞震灾数据的朋友。代码是按时代划分的，逻辑清晰，结构也不复杂。你要是做结构安全评估或者抗震，拿来参考一下会挺有的。哦对，链接里还有详细文档，运行环境要求也比较低，不太挑版本。

通过问卷调查, 统计分析了 1996 年我省部分高校体育系学生在普修课期间, 参加篮球、体操、田径、足球四个项目运动时产生的运动损伤部位。

房屋价格受多种因素影响，如平方英尺、材料表面光洁度和地理位置等。研究分析这些因素对房屋销售价格的影响。统计分析是确定关键因素的重要工具。数据集来自Kaggle，包含79列和1,460个观测值，适用于爱荷华州埃姆斯市。

房屋价格与CBD距离的空间异质性研究显示，不同的空间单元聚合方式会显著影响统计分析结果。尺度效应和划区效应是影响分析结果的主要因素，可塑性面积单元问题进一步揭示了区域数量、规模和形状对空间数据分析的重要性。

房价跟 CBD 距离关系的空间异质性，适合想研究空间数据分布规律的你。可塑性面积单元问题是重点，换句话说，不同的分区方式、尺度大小，会影响结果。这套背后的核心就是你得考虑空间单位对的干扰，嗯，不然偏差大。 尺度效应讲的就是你把小区合并成街道再，得出的完全变样。划区效应则是在说，就算区域大小不变，你怎么划分区域，也能影响结果。对于做空间回归、地理加权回归这些的朋友来说，这可不是什么细节问题，是核心变量啊。 如果你用的是 ArcGIS 或 GeoDa 之类的工具，那些聚合操作、邻接矩阵都得好好设定，别一键默认。别说，我自己踩过坑，不换区域划分，房价的回归系数就是不显著，一换就蹦出来了。所以啊，别偷

连续性损伤矩阵的构建，靠的是 MATLAB 里比较硬核的一套——沃尔什有序哈达玛矩阵。听着高冷，其实蛮实用的。是在搞信号、做通信优化或者你对矩阵有点执念的时候，拿它来生成正交矩阵，效果比你手撸矩阵靠谱多了。

Python数据分析实战-链家北京二手房价分析分析目标1、查看北京二手居民住房的分布价格情况，Part 1-数据读取和预处理； 2、理解变量、数据选取、重复值缺失值处理，Part 2 -北京市房源分布； 3、数量、单价、总价，Part 3 -各城区房源分布，Part 4 -各城区房价分布； 4、单价分布、总价分布、高价Top15小区、低价Top15小区，Part 5 -各城区房源面积分布； 5、全市平均面积分布、各城区总面积分布，Part 6 -房价与房源特性的关系。

基于Access数据库的房屋租赁管理信息系统的设计

这是一个使用 Visual Basic 和 Access 数据库开发的房屋销售管理系统，特别适合编程初学者学习参考。代码简洁易懂，直接展现了基础的数据库操作和界面设计。

C#写的房屋信息管理系统，功能还挺全的，适合想练手项目的朋友。系统的核心在数据库这块，用 ADO.NET或者Entity Framework都能搞定增删改查。比如你要新增一个房源，更新一下状态，用个ExecuteNonQuery方法就能上手。数据库模型设计也比较标准，房屋表、业主表、交易记录表这些都有，表结构清晰，适合做入门数据库练习。用SQL Server或者MySQL都行，怎么舒服怎么来。打包安装这块用的是 Visual Studio 的Setup 项目，或者你也可以换个口味用Inno Setup，打包完直接发给别人，双击就能跑。界面用 Windows Forms或者WPF开发的，按钮、菜