上海链家

获取完整的上海链家二手房数据及相关代码，可以通过多种途径实现，例如爬虫技术、API接口调用等。请注意，在获取和使用数据时，务必遵守相关法律法规，尊重数据提供方的权益。

通过链家网数据爬虫技术，可快速获取最新的房产信息，确保数据真实有效。这一操作简单易行，适合学习和实践。

链家网是一知名房产交易平台，提供丰富房源信息，包括价格、地理位置、交易详情等。本项目利用Python多线程技术与Scrapy框架，抓取深圳链家网房价成交数据。多线程允许同时处理多任务，显著提升爬虫速度。Scrapy提供完整爬取、解析、存储功能，专注爬虫逻辑编写。应对反爬挑战，需处理验证码、IP限制，设置延时、使用代理IP或模拟登录。数据存储支持CSV、JSON，可导入MySQL或MongoDB数据库。确保爬虫稳定性，实现错误处理和数据备份。定期运行爬虫，保持数据实时更新。

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

该数据集合用于数据分析项目，项目名称为：城市餐饮店铺选址分析，包含约 10 万条记录。数据以表格格式呈现，包含以下字段： 类别 行政区 点评数 口味 环境 服务 人均消费 城市 经度 纬度 示例数据： | 类别 | 行政区 | 点评数 | 口味 | 环境 | 服务 | 人均消费 | 城市 | 经度 | 纬度 ||---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|| 烧烤 | 浦东新区 | 176 | 8 | 8.6 | 7.9 | 124 | 上海市 | 121.9678597 | 30.88447665 |

我们最佳的客户离他们所属网点的距离？

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黑色简洁风格的培训课程页面，挺适合刚上手数据挖掘的前端开发者了解下全流程。从数据源识别到行为优化，内容安排得蛮系统的，重点是能上手实操的那种。上海证交所的数据挺有代表性的，是金融方向做可视化的，挖这些数据的潜力会比较大。你要是平时用 echarts、d3.js 做可视化，配合这些资源用，效果更直观。 用户画像部分讲得也还不错，像行为路径和标签体系这些概念，说得通俗易懂，不是那种纯讲理论的，结合了几个电商的例子，挺接地气。 你如果是前端但对后端数据挖掘逻辑还不太熟，推荐你先看这个：数据源识别策略，会对你前后联动的代码逻辑有。像判断用户活跃度用lastLoginTime这种字段，也有提到。 还有一

韩家炜关于大数据文本分析的演讲ppt，全篇以pdf格式呈现，有兴趣的朋友可以了解一下。

这份2020年初发布的上海市中学餐厅名录包含了837条记录，涵盖了省份、城市、区域、学校名称、地址、经纬度以及唯一识别号等详细信息，是研究相关领域的重要参考资料。