基于Python的房产数据可视化分析

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数据准备
01

房产是人们生活的必要条件之一，购房需求是人们日常生活的基本需求。很多消费者在买房或者租房时候，可能会有疑问，每个城市的新房均价多少，二手房均价多少，哪些是热门地段，每个城市的房产数据到底是怎么样的呢，网络上各种各样的房地产相关的新闻和统计数据，很可能会让我们感到一头雾水不知所措，本文基于Python房产数据可视化分析，尝试从以下思路解决痛点：

数据爬取：平台采用Scrapy作为爬虫框架，进行房产数据的多线程爬虫，通过Scrapy框架抓取链家网的房产数据，使用多线程爬虫，从而提高房产数据爬取速度。

数据维度：需要对每个城市的二手房、新房、租房数据进行数据分析，分析每个城市的每平米均价、每套房均价、热门地段、热门小区，以及价格最高、最低的top5楼盘，除此之外，还尽可能实现分析每个城市的房价分布区间，比如每套房的价位区间，每平米房价区间等数据分析模块。

数据处理：确保数据的准确性，使得程序具有较好的异常处理机制和容错性，同时，为了提高代码质量，应尽可能的提高代码复用性，努力降低模块间的耦合性。

数据分析
02

二手房分析
二手房分析模块
聚合分析内容
unit_price_range
每平米价位占比
total_price_range
每套房各价位占比
avg_square_meter
每平米均价
avg_loupan_price
每套房均价
square_meter_max_top5
每平米最高top5楼盘
square_meter_min_top5
每平米最低top5楼盘
xiaoqu_wordcloud
热门小区词云
position_wordcloud
热门地段词云
新房分析
新房分析模块
数据分析内容
main_price_range
分析每平米价位占比
second_price_range
分析每套房价位占比
avg_square_meter
分析每平米均价
avg_loupan_price
分析每套房均价
wuye_type_count
分析各类型物业占比分布
huxing_count
分析各户型占比
square_meter_max_top5
分析每平米最高top5楼盘
square_meter_min_top5
分析每平米最低top5楼盘
tag_wordcloud
分析新房热门标签
租房分析
租房模块
数据分析内容
source_percentage
每个品牌房源占比
brandtop5_avg_price
房源占比最高的top5均价
avg_price_rent
每个城市的租房均价
rent_max_top5
房租最高的top5房子
rent_min_top5
租房最低的top5房子
tag_wordcloud
租房标签词云

数据可视化
03

数据可视化模块采用pyecharts模块完成数据分析结果图表的制作，通过调用pyecharts的条形图、玫瑰饼图、词云图、散点图、分割线散点图等方法，将数据分析的结果渲染成优雅美观的图表展示出来，用清晰易懂的方式，把数据展示给用户。

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