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作者|小狮子是in的编辑。郭睿子如友家是在北京租房的主要方式之一。租金数据显示在官方网站上。价格等房屋信息与网站数据一致，数据具有较高的信誉度和规则格式。因此，选择子如友家官方网站作为房租数据的来源，并对子如友家的房租数据进行分析，可以在一定程度上反映北京的房租现状。本文的具体思路如下：首先，使用爬虫获取租金数据，并定期从每月的第一个月到每月的第8日抓取Ziru官方网站上显示的共享的租金信息。爬网间隔是每天一次。然后使用该数据清理获取的数据，删除数据中无效和重复的部分，最后获得租赁数据的总数。最后，根据获得的租金数据，对北京自如友家的租金价格，房屋数量，房屋分布，房屋属性等信息进行定量分析，并对影响房价的因素进行定性分析。 ，总价Beijing北京自如游家单人间每月平均租金为人民币，最低价格为人民币，最高价格为人民币。具体价格分布如下。从图中可以看出，子若共享的单间价格主要分布在人民币和人民币价格摊位中，分布最密集的是人民币。 Ziru Youjia的租金价格分为三种类型，并且在同一价格范围内的三种价格依次增加。大多数房间的价格都位于，图中分布较高的酒吧全都有。 ，各地区价格为了客观比较北京市各行政区的租金差价，将北京市各行政区的租金分配绘制成箱形图，轴的行政区按降序排列平均价格。从图中可以看出，北京的平均租金最高的是西城区，均价为元，门头沟区的最低平均租金，均价为元。从方框图中，您可以大致看到每个行政区的租金分配。其中，租金差距最大的是海淀区，最小的租金差距是门头沟区。 ，价格趋势计算当天的每日平均租金价格，并绘制兹鲁尤加租金的价格趋势图，如下所示。 Yueri Ziru网站上所有合租房屋的平均价格为人民币，每月平均租金为人民币。一天中大多数时间的平均租金在人民币和人民币之间。最高的价格是当月的人民币，而最低的价格是每月的。以日元计，租金价格总体上保持稳定，并呈现出小幅下降的趋势。
这次获得的租金数据总数是一份，并且Ziru网站上显示的一些列表已被出租，因此一个月内的可出租列表应少于此数量。每天计算Ziruo网站上的租金信息数量，并绘制每日在线住房数量变化图，如下所示。一天中的房屋数是月和日，而房屋数是月和日。自一个月的一天以来，子若网站上的每日在线房屋数量一直在增加，房屋数量得到了极大的改善。据推测，这可能与前一段时间在北京的采访有关。 ，分布热图7月份，我们使用爬虫自由地爬取了每个租赁页面，以获取房屋的详细信息。总共需要三次才能获得租金信息栏，其中包含房屋的经度和纬度信息。在此基础上，用百度地图绘制北京自如友家房屋分布的热图如下。从图中的分布可以看出，紫茹房屋分布最密集的部分是：回龙观，天通苑，望京，顺义（线尾），通州（巴东线和线尾），丰台科技园（地铁首都经济贸易局和可可火车站旁），罗庄东里，劲松，枣园，天宫苑等。，各地区所占比例统计数据兹如由家各行政区的房屋分布情况如下图所示。的最大分布在朝阳区，占房子总数的％，而分布最少的是门头沟区，仅占房子总数的％。 ，社区的分布比行政区域更为精细，它可以反映房屋自身属性以外的其他属性，例如位置，交通和生活便利性。因此，根据统计数据，可以自由地分析每个社区的房屋分布，并取前一个名称如下图所示。字体越大，房子越多。可以看出，八月，龙冠冠华园是北京自如友家房屋数量最多的社区。图中的图大部分分布在热图的红色位置，可以更准确地说明Ziruyoujia房屋的分布。通过房屋面积统计获得的所有房屋的面积如下。最小的房屋面积是平方米，最大的房屋面积是平方米，平均面积是平方米。大多数房屋分布在平方米和平方米之间，其中约平方米和约平方米。最密集的是，推测这两个峰的出现可能与第二个卧室和主卧室有关。 ，房屋类型从房屋类型分布图看，自如由家的出租房屋大部分为三居室。
房间数最多的房间占据了所有列表。从房屋朝向统计所有房屋的朝向，可以看出，共有免费房间的朝向，其中朝南的卧室所占比例最大。房屋的方向主要是南，北，东，西等。正常方向，但也有奇怪的方向。所有房屋。 ，建筑物高度分布从子如上市的建筑物高度分布图可以看出，子如友家所在的社区是最高层，占总数。一般来说，较高的楼层大多是较老的社区。有许多因素影响租金价格。这不是简单的线性关系。很难量化房价与各种影响因素之间的关系。因此，下面对影响租金价格的各种因素进行定性分析。首先，从北京各地租金分配的差异可以看出，房屋的地理位置是影响租金价格的主要因素。为了分析影响房屋价格的其他因素，本文使用社区中房屋数量最多的所有房屋进行比较分析。在同一散点图中绘制房间的方向，房间的面积以及房间的价格。红色代表朝南的卧室，深蓝色代表朝北的卧室。如图所示，朝南房间的价格通常高于朝北房间的价格。可以看出，房间的朝向对租金有一定的影响，朝南的卧室价格较高。随着住房面积的增加，租金趋于上涨，但两者并不成正比。房间面积在一定范围内对租金价格影响不大。例如，从社区到平方米，南部地区的租金价格基本上没有变化。在散点图中，从朝南房间到平方米的价格分为两个和两个价格范围。造成这种差异的原因是房屋类型不同。房屋基本上有阳台，房屋基本上没有阳台。阳台也是影响租金价格的因素之一。总之，影响租金的因素不仅包括房屋的位置，而且还包括房屋的方向，房屋的面积以及房屋的类型。本文的篇幅有限，无法显示所有代码。因此，选择了一些主要代码，重点是表达实现思想。数据获取数据获取的想法是使用爬虫爬网如友家网站上的租赁数据。具体计划如下：使用和模拟浏览器网站。不选择的原因是，获取整个网页的屏幕截图更为方便。按管理区域爬行的租金数据，主要代码如下：进行分析以获取房屋属性信息，例如名称，区域和楼层。
因此，将使用标识屏幕快照中的价格信息。代码如下：，数据清理由于爬网的数据包含重复数据和不正确的数据，因此本文将使用数据清理来删除重复项和错误。 ，数据分析数据分析部分使用百度地图和数据的可视化分析。由于绘制了大量图表，因此百度地图以热图为例，以玫瑰饼图为例。热图：玫瑰饼图：，参考文件：文件：百度地图文件：租金在一定程度上可以作为北京租赁市场的参考。从7月份租金的急剧上涨到8月份租金的稳定，有关部门的采访和监督发挥了非常重要的作用。希望在有关部门的监督和公众的关注下，住房租赁市场能够健康发展，从而为高房价社会中的年轻人提供住房。官方账目坚持“与成千上万的技术人员一起成长”的概念。它不仅使用“ Geek Headlines”和“ Free Words”列从技术人员的独特角度描述技术人员首次关注的行业焦点事件，而且““ Technical Headlines”列提供了一个interpretation对行业中流行技术和场景的深入解释，使所有开发人员都能跟上技术趋势，保持警惕的技术意识，并对行业趋势和技术有更全面的了解。如果您有高质量的文章或行业热门事件，对技术趋势的见识或对深入的应用程序实践，方案等的新见解，请随时联系和提交，