杭州房源分析
一、项目主题
分析杭州历年城区内小区房价变化，根据房地产知识定义楼盘，为用户购房提供决策参考。（可分析其他城市，替换第一个城区链接即可。）
二、项目开发
1.数据爬虫
获取房天下的数据源，数据入库。
指标：小区名，房价，经度，纬度，板块评级，物业评级，活跃度评级，教育评级，搜索热度。
待分析出的指标：同比，环比，分类，综合评分，预测房价。
（1）分析网站结构
requests请求数据接口，selenium获取页面静态数据。
树形结构嵌套请求，可以用for循环，可以用队列。
执行crawl_data.py脚本，看着数据一条一条的录入，小有成就感。
2.数据预处理
清洗脏数据，整理数据维度。
这个过程可以说是最麻烦的了，各种不确定，不规范的数据，都要在这阶段解决，处理成规范的可用的数据。
（1）缺省值处理
缺少的值不容易估算，删除。
（2）数据归一化
（3）
执行data_analysis.py脚本
3.数据分析
（1）建立指标体系
房地产指标，定义楼盘，分类。
环比，同比-增长，下跌
（2）楼盘关联指标
选筹，
返租，
远大大（远郊，大盘，大户型），
公寓，
商铺，
标杆盘，
别墅，
中央商务区，
地铁投资，
被城市包住的郊区
睡城
城乡结合部
新区
学区房
笋盘
（3）数据可视化
4.数据预测
（1）模型选择
微观层面上可以预测，但是实际上会受政策，经济等因素的影响，所以预测仅仅是在微观层面上，即仅考虑指标和数值的维度上，提供参考。
（2）参数调优
（3）输出分类结果
（4）房源评估系统
三、项目结论
1.
（1）
2.
（1）
源码地址
Author: suimingyang
Email : suimingyang123@gmail.com
Blog : https://suimingyang.github.io/
Github: https://github.com/SuiMingYang/
