上海租房数据分析

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上海租房数据分析

一．提出问题

1. 上海哪里房源比较充足？

2. 上海各区的的房租分布如何农业观光园？

3. 朝向对价格的影响。

二、数据爬取

使用爬虫软件对赶集网上个人房源进行数据爬取，爬取的信同步卫星分为以下几类：名称、地址、价格、户型、区域。通过爬虫软件将爬取的数据输出成Excel格式的文件北京乐与路，并对文件进行分析。获取的数据作为原始数据开始进行数据处理。

三、数据干眼症能治好吗清洗

1. 命名字段名并去掉无关项

分别命名租金、户型、面积、朝向等字段

将无关的数据进行隐藏，将所需的名称、地址、价格、户型、区域几个信列表显示出来。调整列宽行高等数据，使数据表看起西周灭亡来更加清晰。

2.执业助理医师考试时间 去除重复项

由于爬虫可能存在反复提取相同数据的情况，因此使用删除重冷门电影复人体拍摄项功能，以标题列为依据删除重复爬取的数据。

3. 整理数据

由爽肤水的作用于区域成都航空职业技术学院-地址列包含了区域和地址两种信，因此需要进行分七星棺裂操作对这列数据进行处理。分列前要在隐藏的D列前插入两列。处理结果如下

4. 转换文本格式为数字格式

由于租金部分的数据还是文本，无法对其进行数据分析，所以要先转换成数字。

点选第一行数字，选定下面的数据，再点选转换为数字。

5. 将面积转化为数字

由于面积上海带一个m2，因此在数据处理的时候可能方便，我们运用=L抹胸式文胸EFT(I2,FIND("㎡",I2)-1)将其转化为一个数字。此时面积数还是函数，所以我们选择性粘贴它，使之成为一个真正的数值。转化结果如下；

6. 缺失值处理

有些数据并不是很规范，而且这些数据并不是很大，因此我们直接删除它。比如

区域下面的空白项和“上海周边”项，地址项下的“租房”，租金项下的“1”和“面议”

7. 朝向

我们以公式=IF(COUNT(FIND({"南","瑙鲁东南"},L2)),"好","差")来判定朝向的好坏。结果如下

四、构建模型

1. 了解各区的房源分布和租金水平

创建数据透视表，并将区域、地址放入行标签，租金放入值标签，并将字段后背长痘痘是什么原因设置为计数。再以租金进行排序。排序结果如下：

以上数据表明浦东区瑞文智力测验和闵行区有最多的房源，房源分布从多到少依次为浦东、闵行、松江、嘉定等等。

同理操作来查看各区的平均租金，结果如下：

上海平均房租2511元，房租最贵的依次是静安、长宁、卢湾、普陀、闸北……

我们在值标签再插入一个租金和面积数。

这样我们再次对数据进行观察，就会发现浦东、闵行、宝山、松江、嘉定这几个区的供应房源较多，而且总体租金比较低廉铁蝴蝶。比价适合工薪阶层租房。

2. 朝向好坏对租金的影响

用显示方式差异表示朝向好差的租金差距

复制D列用于计算平均差516通知距。平均值为1029。

也就是说朝大支事件向好差可以让每个区的平均房租差异1029元。实际上不可能差异那么大，主要是房租贵的区拉动的差异，但是这些房租贵的区，房子数量不可能太多。所以这里应该有很大的偏差。鉴于篇幅限制，暂时就这样吧。以后有机会会做优化。

3. 总体描述统计运用

如图，平均数为2511，中位数为1850，说明上海市房屋出租总体来说还是住在外环的偏多。内环因为房租的上涨，已经不太适合工薪htmljs阶层租房。如果在上海的工作的话，建议根据公司位置在浦东、闵行、宝山、松江、嘉定这几个区租房。

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