发表服务
论文题目济南市二手房市场分析及价格预测学科专业名称应用统计副教授论文提交时间2019年03月18O0213研究生类别全日制III第一章绪论1.1研究背景1.2研究目的及意义1.2.1研究目的1.2.2研究意义1.3国内外研究现状1.3.1国外研究现状1.3.2国内研究
2007邵飞波等结合支持向量机法和特征价格模型，对杭州市的二手房价格进行评估[19]。2009年，王卓琳等将特征价格模型和线性回归方法相结合，对北京房价进行研究[20]。近几年数据挖掘技术发展迅速，这一技术也已经应用到房价预测的研究中。
1分析目的基于Kaggle提供的北京链家网2002年到2018年的二手房成交数据，探索链家二手房估价系统。模型的评估指标是，用于回归问题的常见指标——均方根误差(RMSE):
二手房的数量还是以精装修数量居多，毛坯房的数量最少.虽然毛坯房的数量最少，但是从价格来看，毛坯房的价格还是最高的.#根据Elevator电梯进行分析lt=df['Elevator'].value_counts()导入数据时知道，Elevator中存在缺失值，由于缺失值数量超过总数据的10%，所以要...
从2015年以来修建的房屋呈现陡然上升的趋势，这也和目前房价不断升高的趋势契合，这表明房价在短时间内不会出现大的下跌，是否会出现下一个房价高峰，我们拭目以待。资料1、第一篇数据分析项目实战:用户消费行为分析2、链家二手房数据
北京房价的影响因素spss多元线性回归分析.doc,北京房价的影响因素spss多元线性回归分析摘要：在经济高速发展的当今时代，房价问题一直是所有人关注的重点问题。我国房地产事业从20世纪80-90年代开始建立到如今，作为国民经济新的增长点，为中国经济的快速增长做出了贡献，对我国的经济…
房天下二手房房价预测模型——predict_model.m05-15使用特征处理后的数据训练机器学习算法得到训练后的模型，然后将模型保存下来，用于以后的房价预测。几种常见的...
一、选题的背景为什么要选择此选题？要达到的数据分析的预期目标是什么？（10分）通过爬取Q房二手房信息，对爬取的数据进行进一步清洗处理，分析各维度的数据，筛选对房价有显著影响的特征变量，探索上海二手房整体情况、价格情况。二、主题式网络爬虫设计方案（10分）
北京市二手房价格影响因素分析.发布时间：2019/1/25来源：《知识-力量》2019年4月上作者：吴天遂陈清玉.[导读]2018年北京中心城区限制四环路以内的各类用地调整为住宅商品房，这意味着今后北京四环以内不会出现新建商品住宅。.未来四环以内，只能购买...
链家网爬虫+数据分析实战案例.上周有某高校老师来我们公司进行培训，公司安排我上了两天课。.最后一天是一个数据分析的小案例，这里记录分享一下，比较适合刚入门的小白练手。.大概的逻辑是这样的：利用Scrapy爬取了链家的2900余条成都二手房的数据...
论文题目济南市二手房市场分析及价格预测学科专业名称应用统计副教授论文提交时间2019年03月18O0213研究生类别全日制III第一章绪论1.1研究背景1.2研究目的及意义1.2.1研究目的1.2.2研究意义1.3国内外研究现状1.3.1国外研究现状1.3.2国内研究
2007邵飞波等结合支持向量机法和特征价格模型，对杭州市的二手房价格进行评估[19]。2009年，王卓琳等将特征价格模型和线性回归方法相结合，对北京房价进行研究[20]。近几年数据挖掘技术发展迅速，这一技术也已经应用到房价预测的研究中。
1分析目的基于Kaggle提供的北京链家网2002年到2018年的二手房成交数据，探索链家二手房估价系统。模型的评估指标是，用于回归问题的常见指标——均方根误差(RMSE):
二手房的数量还是以精装修数量居多，毛坯房的数量最少.虽然毛坯房的数量最少，但是从价格来看，毛坯房的价格还是最高的.#根据Elevator电梯进行分析lt=df['Elevator'].value_counts()导入数据时知道，Elevator中存在缺失值，由于缺失值数量超过总数据的10%，所以要...
从2015年以来修建的房屋呈现陡然上升的趋势，这也和目前房价不断升高的趋势契合，这表明房价在短时间内不会出现大的下跌，是否会出现下一个房价高峰，我们拭目以待。资料1、第一篇数据分析项目实战:用户消费行为分析2、链家二手房数据
北京房价的影响因素spss多元线性回归分析.doc,北京房价的影响因素spss多元线性回归分析摘要：在经济高速发展的当今时代，房价问题一直是所有人关注的重点问题。我国房地产事业从20世纪80-90年代开始建立到如今，作为国民经济新的增长点，为中国经济的快速增长做出了贡献，对我国的经济…
房天下二手房房价预测模型——predict_model.m05-15使用特征处理后的数据训练机器学习算法得到训练后的模型，然后将模型保存下来，用于以后的房价预测。几种常见的...
一、选题的背景为什么要选择此选题？要达到的数据分析的预期目标是什么？（10分）通过爬取Q房二手房信息，对爬取的数据进行进一步清洗处理，分析各维度的数据，筛选对房价有显著影响的特征变量，探索上海二手房整体情况、价格情况。二、主题式网络爬虫设计方案（10分）
北京市二手房价格影响因素分析.发布时间：2019/1/25来源：《知识-力量》2019年4月上作者：吴天遂陈清玉.[导读]2018年北京中心城区限制四环路以内的各类用地调整为住宅商品房，这意味着今后北京四环以内不会出现新建商品住宅。.未来四环以内，只能购买...
链家网爬虫+数据分析实战案例.上周有某高校老师来我们公司进行培训，公司安排我上了两天课。.最后一天是一个数据分析的小案例，这里记录分享一下，比较适合刚入门的小白练手。.大概的逻辑是这样的：利用Scrapy爬取了链家的2900余条成都二手房的数据...
发表服务