二手房市场

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。

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。

基于VB开发，数据库链接管理，协助二手房管理流程。

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）

深圳市各个区域的二手房信息已经被收集和整理。这些数据涵盖了每个区域的房价、面积和交易情况。

借助ASP技术构建的二手房交易网站，提供房源信息发布、搜索、在线咨询等功能，方便用户进行二手房交易。

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。

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

利用SQL Server 2008和Visual Studio 2010开发的C#程序，实现用户注册登录、交易提交、图书添加、参与交易、书签保存、留言功能、举报系统及后台管理等功能。

这是我自己设计的一个课程项目，涉及JAVA编程语言和SQL Server数据库。项目不复杂，但也不简单，包含了必要的功能和内容，完全符合预期。