基于 python 爬虫技术对连云港二手房市场现状分析与研究
摘要
房价一直是关系民生的最根本问题,早在 2013 年 11 月 12 日十八届三中全会公报中,就明确提出,要稳定房价。如何才能做到稳定房价,让二手房市场健康发展,政府的正确决策与政策导向很重要!为了引导市场,政府也通过各种手段准确获得二手房市场的准确信息,以推断二手房市场的走向,加以引导,使其健康发展。但二手房市场是庞大的,每日推送的数据是海量的,想快速获得准确的统计数据,单凭人力统计,方法老套,数据费时费力;若通过机器学习,使用爬虫技术对二手房网站数据进行批量爬取,然后分析,则为一种全新的技术手段。本研究,运用 Python 第三方库 Requests 来爬取二手房网站的房源数据 , 并利用 Pandas 库对爬取的数据进行结构化处理 , 运用 tableau 和 python 的可视化包对二手房源数据进行多维度的深入分析及可视化呈现;通过对大量线上数据分析,推断出连云港市二手房源分布状况、市场热点及价格走势等信息 , 一者,帮助购房者、房产中介等在市场活动中高效决策;二者,为政府政策干预及对二手房市场进行有效监管,提供决策参考!
关键词
连云港;二手房;爬虫技术;数据可视
全文:
PDF参考
[1] 余晓龙 . 人才落户政策对房价的影响 [D]. 浙江工商大学,2020.
[2] 金浩智 . 三亚市商品住房特征价格实证研究 [D]. 华东理工大学,2017.
[3] 乔林 , 孔淑红 . 我国不同发展层次城市房价影响因素的差异分析及对策研究 [J]. 特区经济,2012(05):210-212.
[4] 王伟华 , 袁持平 . 因城施策背景下城市房价问题研究———兼析深圳市新房与二手房市场价格传导机制 [J]. 价格理论与实践,2019(12):35-38.
[5]陈秉宇 .中型城市房价影响因素探析 [J].北方经贸,2021(07)73-75.
DOI: http://dx.doi.org/10.12361/2661-4995-06-02-154898
Refbacks
- 当前没有refback。