房天下網(wǎng)杭州市新房數(shù)據(jù)采集與分析

湖南商務職業(yè)技術學院畢業(yè)設計

目錄

1引言1

1.1項目背景1

1.2開發(fā)環(huán)境與工具2

1.2.1Python簡介2

1.2.2Jypyternotebook簡介2

1.2.3Python第三方庫簡介3

2需求分析3

2.1可行性需求分析3

2.2采集目標功能分析4

2.3關鍵技術分析4

2.3.1網(wǎng)絡爬蟲技術4

2.3.2文件存取技術5

2.3.3可視化技術6

3數(shù)據(jù)采集7

3.1采集頁面分析7

3.2字段分析9

3.3編程實現(xiàn)10

4數(shù)據(jù)清洗與處理13

4.1數(shù)據(jù)清洗13

4.2數(shù)據(jù)儲存14

5數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析15

5.1數(shù)據(jù)準備15

5.2數(shù)據(jù)展示16

5.2.1根據(jù)樓盤銷售狀態(tài)的數(shù)量進行統(tǒng)計16

5.2.2依據(jù)各銷售狀態(tài)的均價進行統(tǒng)計17

5.2.3據(jù)新房價格分布進行統(tǒng)計和分析18

5.2.4依據(jù)單價價格前20樓盤位置進行統(tǒng)計19

I

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5.2.5根據(jù)戶型數(shù)量進行統(tǒng)計20

5.3本章小結21

6小結21

參考資料23

II

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房天下網(wǎng)杭州市新房數(shù)據(jù)采集與分析

1引言

21世紀已然過去20年，全球在這20年里發(fā)展迅速，我國也同樣進入信息

大爆炸時段，從以前的只聞耳邊事，到現(xiàn)在的知天下事?？萍嫉难杆侔l(fā)展帶給

人們更便捷，更舒適的生活體驗。我國雖然1997年才介入互聯(lián)網(wǎng)，到2017年

互聯(lián)網(wǎng)的普及率才過半，但經過斷斷幾年的發(fā)展，我國從無到有，再到如今的

飛躍。同時隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，我國也以驚人的速度成長起來，成為大國。

個人的穿衣風格、食物喜好、娛樂選擇，匯聚為個人數(shù)據(jù)，那么全球70億

人口的所有數(shù)據(jù)集合便是一個龐大無比的數(shù)據(jù)庫。從這個巨大的數(shù)據(jù)庫中觀察，

便可發(fā)現(xiàn)許多珍貴的信息，尤其是人們的衣食住行、衛(wèi)生醫(yī)療、娛樂項目等等，

其中的價值可開發(fā)性巨大。也因此，互聯(lián)網(wǎng)專業(yè)人才從幾年前的供不應求的狀

態(tài)變成現(xiàn)在的飽和，正式人們看到了數(shù)據(jù)的未來的發(fā)展空間大。隨著發(fā)展，人

們的喜好會變，因此數(shù)據(jù)也會增加改變，發(fā)掘性也一直存在。

1.1項目背景

住房一直以來都是人們普遍關注的事，房子通常給人的感覺是溫暖、安全，

因此人們來到一個新城市的第一件事就是找到居住的房子。對于工作的年輕人，

通常都想在當?shù)負碛幸粋€屬于自己的房子，而擁有房子，也讓婚姻有了保障，

讓夫妻在此培養(yǎng)下一代。

沿海省份普遍比內陸省份發(fā)展高，工作薪資一般也比內陸高。如今人們生

活離不開住房，但近幾年的售房率卻大大下降。在以往，尋找工作的年輕人的

選擇一般都為沿海省份城市，找到工作，然后買一間自己的小屋，所以房地產

行業(yè)經久不衰。對于購房者，買方需要滿足自己的需求，周圍環(huán)境、朝向、交

通、醫(yī)療距離，都是購房的考慮要素。

這也是我將這作為畢設的原因，生活離不開住房，對房屋的各項分析便于

人更加清晰的了解房子，從而作出自己的選擇，房產公司也可通過分析了解人

們的隱形需求，以便未來發(fā)展。

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1.2開發(fā)環(huán)境與工具

1.2.1Python簡介

Python由荷蘭數(shù)學和計算機科學研究學會的吉多·范羅蘇姆于1990年代

初設計，作為一門叫做ABC語言的替代品。因為是從ABC發(fā)展起來的，因此受

到了Modula-3的影響，結合了UnixShell和C的習慣。

Python是一種十分優(yōu)美的語言，其豐富的模塊和其他語言難以描述的列表、

字典等復雜的數(shù)據(jù)類型，在近年得到廣泛運用。它具有開源、免費、功能強大、

語法簡潔清晰、簡單、數(shù)據(jù)類型豐富、面向對象等特點。而且它還有十分豐富

的資源包，無論用戶要干什么，基本都能找到一個程序包滿足自己。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，越來越多的信息被發(fā)布到互聯(lián)網(wǎng)上，信息含量越

來越密集。而大數(shù)據(jù)技術所設計的數(shù)據(jù)獲取、數(shù)據(jù)清洗、可視化處理里，都有

這python的存在，足以證明python的應用廣泛性。在如今，python已經成為

了最受歡迎的程序語言之一，在國外，很多做科學計算的科研機構都會選擇使

用python，一些知名大學也采取了用python教授設計課程的措施。眾多開源的

科學計算軟件包都提供了python的調用接口。同時，NumPy、SciPy和

matplotlib這三個經典的科學計算擴展庫為python提供了快速數(shù)組處理、數(shù)值

運算已經繪圖功能，這是人們更加愿意使用python。

最后,python曾在2022年超越Java，在最新的榜單中，python在PYPL指

數(shù)榜中斬獲冠軍，成為最火熱的計算語言。并且隨著python的繼續(xù)開發(fā)，從事

的工作崗位及內容也增多。大數(shù)據(jù)技術的未來發(fā)展空間巨大，也正是因為python

在許多方面大有發(fā)揮之處，現(xiàn)在的python相關職位也炙手可熱。

1.2.2Jypyternotebook簡介

Jupyternotebook從本質上來說是一個Web程序,便于創(chuàng)建和共享程序

文檔，支持實時代碼，教學方程，可視化和markdown的應用程序其最大的優(yōu)點

是可以重現(xiàn)整個分析過程，并將說明文字、代碼、圖表。公式和結論都整合在

一個文檔中。用戶可以通過墊子郵件等方法將數(shù)據(jù)結構分享給其他人。相較于

其他的數(shù)據(jù)清洗方式，jypyternotebook更加方便。它支持markdown語言，可

以在編輯代碼的同時，可以為代碼注釋。而且jypyternotebook執(zhí)行代碼不會

將注釋一起執(zhí)行，這使教學更加易懂，講解項目時也簡單明確。

對于大數(shù)據(jù)技術的工作人員，在收集了大量數(shù)據(jù)后，用jypyternotebook

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來清洗數(shù)據(jù)十分廣泛，畢竟它除了可以清洗、處理數(shù)據(jù)外，還可以可視化，如

此方便、快捷的程序深受歡迎。

由于Anaconda中自帶jypyternotebook，所以用戶可以直接在當前的系統(tǒng)

中安裝Anaconda環(huán)境，這樣就默認擁有了了jypyternotebook，不需要另行下

載和安裝。當然如果不想要Anaconda，可直接前往官網(wǎng)安裝，都是可行的。

1.2.3Python第三方庫簡介

Requests庫:是一個原生的HTTP庫，比urllib3庫更容易使用，且無須手

動為URL添加查詢字符，也不需要對POST數(shù)據(jù)進行表單編碼。相較于urllib3

庫，它擁有完全自動化的Keep-Alive和HTTP連接池的功能。

Xpath：XML路徑語言是一門在XML文檔中查找信息的語言，Xpath的選擇

功能強大，它提供了非常簡潔明了的路勁選擇表達式，還提供了超過100個內

建函數(shù)，幾乎所有定位都可以用Xpath來選擇。

Csv：csv屬于python內置模塊之一,它可以在python中讀取csv格式的

文件，也可以將數(shù)據(jù)存儲為csv可是文件。Csv文件是常見的數(shù)據(jù)存儲的文件格

式。

NumPy庫：具有矢量算術能力和復雜的廣播能力，可以進行部分科學計算。

而且它還擁有對高維數(shù)組的處理能力。比python標準款操作性更高。

pandas：基于MumPy的庫，專門解決數(shù)據(jù)分析任務，它不僅加入了大量的

庫和一些標準模型，還提供了高效操作大型數(shù)據(jù)所需的工具。

pycharts：繪圖庫,可繪制柱狀圖、條形圖、餅圖、箱型圖等可視圖。

Bar、Pie、：生成柱狀圖、餅圖。

pylab：它能設置畫圖讓文字顯示中文。

2需求分析

2.1可行性需求分析

1、技術可行性

面向對像的語言中python相對其他計算機編程語言通俗易懂些，本次項目

用python編寫程序來獲取數(shù)據(jù)，以及數(shù)據(jù)的清洗預處理和可視化。對網(wǎng)頁進行

數(shù)據(jù)獲取需要事先設置反爬，以防ip封禁。網(wǎng)頁為靜態(tài)網(wǎng)頁，因此不需要像動

態(tài)網(wǎng)頁那么復雜，通過向瀏覽器控制臺發(fā)生請求和獲取參數(shù)，得到房天下杭州

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新房網(wǎng)頁的數(shù)據(jù)返回值。再通過xpath路徑獲取所需的新房數(shù)據(jù)，通過去空格、

保留所需字符等操作，將爬取出的數(shù)據(jù)存以csv格式文件，后續(xù)再進行數(shù)據(jù)預

處理清洗和可視化分析數(shù)據(jù)。

以上為本次項目的技術可行性,我將在接下來的工作中將以上步驟實現(xiàn)到

位,確保數(shù)據(jù)的準確性、有序性和安全性。

2、項目可行性

教育、住房、醫(yī)療一直是人民所關注的、關心的,也是我們國家發(fā)展的必要

領域。安小家成大家，生活中方方面面都涉及到住房，教育、醫(yī)療都離不開住

房。而我國人民一直都高度關注住房問題，尤其近幾年售房數(shù)有所下降。

此次項目收集群眾看房頻率較高的一家售房網(wǎng)站房天下網(wǎng)站，沿海城市杭

州的新房數(shù)據(jù)。我們將從目前正在銷售的新房和未來進入銷售行列的新房的數(shù)

量、價格、分布區(qū)域進行深度分析，得到有用的信息，然后可視化得到更為直

觀的信息結論。

2.2采集目標功能分析

此次項目的數(shù)據(jù)來源房天下網(wǎng)網(wǎng)站，通過用python爬取其網(wǎng)站下杭州城市

新房的數(shù)據(jù)信息。經過數(shù)據(jù)清洗后留下了926條數(shù)據(jù)，獲取的數(shù)據(jù)盡可能的檢

查數(shù)據(jù)的準確性，確保爬取的數(shù)據(jù)準確、一一對應且的確為杭州新房的新房各

類數(shù)據(jù)的信息。

獲取房天下杭州新房的房產信息，確定我爬取的房產數(shù)據(jù)為樓盤名稱、戶

型、面積、價格、房屋類型、區(qū)域、地址、銷售狀態(tài)，在對爬取后的原信息進

行處理后，對其進行多方面的分析。例如正處于在售和待售的新房數(shù)量，在售

及待售平均單價為多少，這樣可以看出該城市新房的平均單價處于哪個范圍，

購房者是否支撐得起購房所需的金額，查看每平米單價價格前二十的樓盤名稱，

以及它們多分布在城市的區(qū)域位置。可看出未來房產發(fā)展方向及城市規(guī)劃，助

于人們未來居住區(qū)域的規(guī)劃。

2.3關鍵技術分析

2.3.1網(wǎng)絡爬蟲技術

如今網(wǎng)上的東西繁多，在瀏覽自己喜歡或需要的網(wǎng)頁時，難免遇到要緩存

到本地的數(shù)據(jù)，數(shù)量小還可以手動自己去下載保存，但遇到龐大的數(shù)據(jù)是，手

動保存費事費力，好幾個G甚至T的單位的數(shù)據(jù)若要進行手動幾乎難以實現(xiàn)，

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這時候爬蟲就體現(xiàn)了它的重要性，使用爬蟲自動獲取數(shù)據(jù)可比手動快，準確性

也高，哪怕發(fā)生錯誤，也可重新爬取，省時又省力。

網(wǎng)絡爬蟲素有網(wǎng)絡蜘蛛和網(wǎng)絡機器人之稱，是一個可實現(xiàn)自動化下載網(wǎng)頁

的計算機程序或者自動化腳本。只需編寫出正確的代碼，網(wǎng)絡蜘蛛就會如同一

只蜘蛛一樣在互聯(lián)網(wǎng)上爬行，去瀏覽那龐大的互聯(lián)網(wǎng)，并且將網(wǎng)頁中的數(shù)據(jù)進

行精準、準確的采集。如今的網(wǎng)絡爬蟲大致分為四種：通用網(wǎng)絡爬蟲、聚焦網(wǎng)

絡爬蟲、增量式網(wǎng)絡爬蟲、深層網(wǎng)絡爬蟲，其分類是按照系統(tǒng)的結構和運作原

理劃分。

談起網(wǎng)絡爬蟲大多數(shù)人第一反應是——黑客，但普通的網(wǎng)絡爬蟲不能與黑

客混為一談。黑客是屬于違法行為，那些黑客們違法獲取個人信息或者某些組

織的重要信息售賣進行營利。若要將大數(shù)據(jù)比作女友，那么普通的網(wǎng)絡爬蟲便

是通過正規(guī)追求方式并獲得首肯的男友，而黑客就是違法犯罪的掠奪，二者有

著本質上的區(qū)別。當然在進行爬蟲是還要設置反爬或者設置睡眠緩沖時間，否

則以極高的頻率去重復訪問瀏覽器，會造成壓力，還會倍客戶端認為是惡意攻

擊行為，導致服務器自動關機或者ip封禁。

網(wǎng)絡爬蟲在不同的場景會發(fā)揮其不同的作用，例如大學生放假前的搶票、

追星人給喜愛的明星投票、購物促銷時的限時搶購、名額有限的報名等等。同

樣也有壞的影響，歌手演唱會惡意大量搶購然后高價售出的黃牛行為、持續(xù)不

斷地信息騷擾?；ヂ?lián)網(wǎng)有利有弊，爬蟲也是如此的，因此我們技術人員要知法、

守法，不要作出違法行為，哪怕技術高超，有著超越絕大多數(shù)人的能力，也要

控制自己，不要踏入罪惡的深淵。

有爬蟲就有反爬蟲，一家公司設計網(wǎng)頁時肯定想到過他人會爬取網(wǎng)頁，那

么就會設制防守機制，反爬就是繞過防守機制獲取自己所需商務數(shù)據(jù)。反爬策

略有多種，發(fā)送模擬User-Agent、調整訪問頻率、通過驗證碼校驗、應對網(wǎng)站

結構變化、通過賬號權限限制、通過代理IP規(guī)避等。這些反爬技術雖說會極大

寫工作量，但為了更好的獲取數(shù)據(jù)，這些也在所難免。對于部分小網(wǎng)站，設置

一個簡單的反爬獲取數(shù)據(jù)，既不會造成太大的成本也會使我們操作簡單些。

2.3.2文件存取技術

Python內置csv模塊如圖2-1顯示：

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圖2-1python內置csv模塊及添加表頭

圖2-2python內為csv文件

存儲數(shù)據(jù)內容

2.3.3可視化技術

將爬取后的數(shù)據(jù)進行預處理后，我們仍然不能直接得到我們需要的分析結

果，因此我們?yōu)榱烁又庇^的得出結論，將數(shù)據(jù)可視化就能實現(xiàn)一目了然的分

析結論。

可視化就是將數(shù)據(jù)整理繪制出各類圖形，其主要數(shù)據(jù)都直接的顯示在圖中，

而一副圖可得出的信息不僅僅只有顯示出來的那些，一些隱含的數(shù)據(jù)也會在可

視圖中展露身影。

哪怕在我們預處理后的數(shù)據(jù)有序，但數(shù)據(jù)集龐大，幾百上千條的數(shù)據(jù)還是

各數(shù)據(jù)都在一起，若要盯著一條數(shù)值去看上上百條，也是繁冗枯燥的，何況要

分析得出結論，幾乎無法實現(xiàn)。為此，我們導入之后要利用到的第三方庫，將

數(shù)據(jù)提取出關鍵的數(shù)字、字符，然后根據(jù)提取出的數(shù)字、字符進行統(tǒng)計、排序，

然后思考選擇怎樣的幾何圖形才能更好的、直觀的表達我們所需要的信息，接

著編譯、繪制圖形。

隨著互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，數(shù)據(jù)量已經擴大了50倍，如今哪怕單一數(shù)據(jù)集的規(guī)模

都達到了幾十TB到數(shù)PB不等，何況數(shù)據(jù)有復雜類型繁多，可視化技術也必須

隨之進步。這么多年來，可視化技術也發(fā)展成了三類：科學可視化、信息可視

化、可視化分析。本項目用到的是信息可視化，專門對非結構、非幾何的數(shù)據(jù)

對象進行處理，減少由于數(shù)據(jù)復雜而混淆視覺的信息的干擾。

我們這次也僅是將數(shù)據(jù)簡單的用可視化技術來實現(xiàn)數(shù)據(jù)可視化，用到的是

python的第三方庫pyecharts庫來進行可視化分析，pyecharts內有許多的庫，

除了本次使用到的餅圖、條形圖，還有柱狀圖、折線圖、箱型圖等，這寫都可

以快捷的將數(shù)據(jù)展示出來，它的圖形呈現(xiàn)的數(shù)據(jù)結果一目了然，分析然后得出

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結論。

3數(shù)據(jù)采集

3.1采集頁面分析

我們首先利用谷歌瀏覽器搜索房天下網(wǎng)站網(wǎng)頁,接著找到杭州的新房頁面

觀察圖3-1,其URL為：/house/s/。

圖3-1數(shù)據(jù)網(wǎng)址頁面

找到并點擊頁面下方的分頁鍵,網(wǎng)頁更新后觀察URL,發(fā)現(xiàn)URL有所變化，觀

察圖3-2，頁面URL變?yōu)椋?house/s/b92/。

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圖3-2第二頁的網(wǎng)址頁面

因此我們從分頁行列點擊上頁回到第一頁，發(fā)現(xiàn)URL只有最后一個數(shù)字的

變化，如圖3-3。

圖3-3第一頁網(wǎng)址頁面

右擊彈出窗口點擊檢查跳出開發(fā)者工具,刷新頁面,如圖3-4。

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圖3-4開發(fā)者工具

因此我們進行爬蟲爬取網(wǎng)址根據(jù)換頁后的網(wǎng)址進行編寫。

3.2字段分析

前往網(wǎng)頁頁面在選項欄中選擇網(wǎng)頁，將欄目定位在新房信息處，刷新后再

開發(fā)者工具界面的上方選項欄中選擇Preview鍵，找到新房信息起始處，如圖

3-5，可以發(fā)現(xiàn)我們所要的房產數(shù)據(jù)信息網(wǎng)站是get響應網(wǎng)站，這使我們接下來

的爬取數(shù)據(jù)提供了很大的方便，因此我們可以根據(jù)此特點，利用Requests中的

get請求來獲取網(wǎng)頁響應，再一一利用xpath爬取所需數(shù)據(jù)。

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圖3-5分析數(shù)據(jù)類型頁面

將樓盤名稱、戶型、面積、價格、房屋類型、區(qū)域、地址、銷售狀態(tài)的數(shù)

據(jù)爬取，整理后將所有數(shù)據(jù)按照順序寫進csv格式的文件中，保證每條數(shù)據(jù)都

是準確對應的。

圖3-6房屋字段內容

3.3編程實現(xiàn)

導入所需要使用的庫

圖3-6導入所需要使用的庫頁面

設置請求頭,利用模擬User-Agent來通過瀏覽器的檢驗。

圖3-7請求頭內容頁面

代碼實現(xiàn)如下：

importcsv

fromlxmlimportetree

importurllib3

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importre

url='/house/s/b9{}/'

headers={'user-agent':'Mozilla/5.0(WindowsNT10.0;Win64;x64)AppleWebKit/537.36

(KHTML,likeGecko)Chrome/Safari/537.36',

'cookie':"global_cookie=486nggyqlvkzehh1jmvkryzuk1tlee1au8i;engine_source_coo

kie=baidu;sf_source=baidu;__utma=147393320.1008477909.1676971114.16

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63.4.2.utmcsr=baidu|utmccn=(organic)|utmcmd=organic;__utmt_t0=1;__utmt

_t1=1;__utmt_t2=1;city=hz;csrfToken=dNkmJQKuYiS7ybIEHQ60Zo0E;

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fb7hzks3lc7lu8o1gydp2o11leff81d4*4;__utmb=147393367705496

3",

'referer':'/'}

##為csv文件添加表頭

header=('樓盤名稱','戶型','面積','價格','房屋類型','區(qū)域','地址','銷售狀態(tài)')

withopen('房天下.csv',mode='a',encoding='utf-8_sig',newline='')asf:

csv_writer=csv.writer(f)

csv_writer.writerow(header)

foriinrange(1,48):

url1=url.format(i)

http=urllib3.PoolManager()

res=http.request('GET',url1,headers=headers)

#print(res.status)

html=etree.HTML(res.data,parser=etree.HTMLParser(encoding='utf-8'))

a=html.xpath('//*[@class="nl_conclearfix"]/ul/li')

#print(a)

forjina:

##樓盤名稱

house_name=j.xpath('normalize-space(.//*[@class="nlcd_name"]/a/text())')

#print(house_name)

##房子戶型

h_type=j.xpath('.//*[@class="house_typeclearfix"]/a/text()')

house_type='-'.join(h_type)

#print(huxing)

##房子面積

h_area=j.xpath('.//*[@class="house_typeclearfix"]/text()')

h_area2=[x.strip()forxinh_areaifx.strip()!='\t']

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ar=re.search('[\d~平米]+',str(h_area2))

ifar==None:

house_area='None'

else:

house_area=ar.group()

#print(house_area)

##房子價格

h_price=j.xpath('.//*[@class="nhouse_price"]/*/text()')

house_price='|'.join(h_price)

#print(house_price)

##房源

fy=j.xpath('.//*[@class="fangyuan"]/a/text()')

fangyuan='/'.join(fy)

#print(fangyuan)

##房子區(qū)域和地址

ar=j.xpath('normalize-space(.//*[@class="address"]/a/@title)')

ar2=re.sub('[a-zA-Z]','',str(ar))

h_address=str(ar2).strip('[]')

##區(qū)域

house_district=h_address[:2]

##地址

house_address=h_address[2:]

#print(house_address)

#print(house_district)

##銷售狀態(tài)

house_sale=j.xpath('normalize-space(.//*[@class="fangyuan"]/span/text())')

#print(house_sale)

#print(house_name,house_type,house_area,house_price,

#fangyuan,house_district,house_address,house_sale)

#withopen('房天下.csv',mode='a',encoding='utf-8_sig',newline='')asf:

#csv_writer=csv.writer(f)

#csv_writer.writerow([house_name,house_type,house_area,house_price,

#fangyuan,house_district,house_address,house_sale])

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4數(shù)據(jù)清洗與處理

得到了大量的數(shù)據(jù)后，則需要對數(shù)據(jù)進行相關的處理，檢查獲取的數(shù)據(jù)是

否錯誤、以及是否有空值，行數(shù)據(jù)是否對應。只有數(shù)據(jù)準確無誤，才能正確的

分析數(shù)據(jù)，得出有用的結果。然后，將數(shù)據(jù)按要求整理，是它們有序性、清晰

性，這樣在后續(xù)的可視化中更方便的進行可視化，也使對數(shù)據(jù)進行調用開發(fā)的

人員同樣方便快捷、清晰易懂。

在此次項目中，我們要把數(shù)據(jù)和原網(wǎng)址的數(shù)進行比對，查看數(shù)值是否錯誤、

是否存在空缺、數(shù)據(jù)錯亂。并在對它們進行其對應的修正措施，然后再根據(jù)我

們需要的分析目的進行處理。

4.1數(shù)據(jù)清洗

圖4-1數(shù)據(jù)清洗準備頁面

經過數(shù)據(jù)比對和檢查后,發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)沒有發(fā)生缺失,錯位以及空值,那么我們

接下來將有效的數(shù)據(jù)保留，將不要的數(shù)據(jù)去掉，以防發(fā)生數(shù)據(jù)的冗余，以及后

續(xù)分析過程的失誤。保留好整理后的數(shù)據(jù)，重新存為列表，留以后續(xù)的統(tǒng)計分

析、可視化處理。

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圖4-2數(shù)據(jù)清洗完成界面

4.2數(shù)據(jù)儲存

數(shù)據(jù)儲存方法有很多種類,例如我們常見txt儲存，也就是記事本格式儲存，

當然還有替他格式的存儲方法，例如數(shù)據(jù)庫、excel、json等儲存方式，對于數(shù)

據(jù)較多的儲存，數(shù)據(jù)庫雖然為一個不錯的選擇，但容易出現(xiàn)錯誤，以及容易發(fā)

生數(shù)據(jù)庫密碼忘記的記憶錯誤。因此此次采取的事通過python進行數(shù)據(jù)爬取后，

直接在python內進行csv存儲，添加每列數(shù)據(jù)的表頭，一遍csv表中的數(shù)據(jù)明

了。本次使用到的項目是csv。

如圖4-3所示：

圖4-3數(shù)據(jù)存儲為csv儲存頁面

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圖4-4數(shù)據(jù)存儲csv頁面

5數(shù)據(jù)統(tǒng)計與分析

5.1數(shù)據(jù)準備

導入相關的要使用的庫,讀取csv文件,讀取前十條數(shù)據(jù)，如圖5-1、5-2。

圖5-1數(shù)據(jù)準備頁面

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圖5-2數(shù)據(jù)加載頁面

5.2數(shù)據(jù)展示

5.2.1根據(jù)樓盤銷售狀態(tài)的數(shù)量進行統(tǒng)計

圖5-3數(shù)據(jù)展示頁面

將在表格中價格待定的樓盤刪去，匯總成一個新的表格，將表格的銷售狀

態(tài)的字段數(shù)據(jù)進行匯總和處理然后將其統(tǒng)計出現(xiàn)的頻率,最后生成特定序列,通

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過特定序列里面的數(shù)據(jù)參照頻率繪制出銷售狀態(tài)的數(shù)量圖。根據(jù)圖發(fā)現(xiàn)，杭州

的新房待售的數(shù)量比在售的多，在后續(xù)的樓盤進一步開放售賣中，這些待售的

樓盤將是個房產行業(yè)的主要宣傳對象。

由于近年來可供房地產建新房的土地逐年下降，因此對于房產行業(yè)來說，

現(xiàn)有的待售的房產是保障未來繼續(xù)發(fā)展的保障，在得到新的可用于建房的土地

前，要計劃好手中的待售樓盤開放頻率。而對于購房者來說，待售樓盤也是考

慮范圍內的，在人群居多的地方，各類生活服務也會緊隨而至，區(qū)域的經濟便

會隨人數(shù)增多發(fā)展。

5.2.2依據(jù)各銷售狀態(tài)的均價進行統(tǒng)計

圖5-4數(shù)據(jù)展示頁面

由圖5-4可以看出，待售的每平米的平均單價比在售的每平米平均單價高，

在待售房比在售房多出91的數(shù)量上，在售的均價比待售的少了3500元左右。

由此可見，在售房雖然數(shù)量少，但價格普遍高，導致在低了近100的數(shù)量上只

低了4000不到。

在售的每平米的單價平均為27000元，但我國7億多勞動人口，月薪資達

到5000元的人數(shù)占比不到10%，每月的工資除去生活花費后，所能存下的數(shù)額

非常少，這讓現(xiàn)在的人們買方更加困難，哪怕有著房貸的存在，背負房貸的時

長長達數(shù)十年，這更加讓月薪不多的人們生活更加困難。同時由于可供建房的

土地減少，房產商們或許會因為土地減少而增加每平米單價。商家增加房子價

格，買家因高額的房價放棄買方，這會使購房率持續(xù)下降，形成惡性循環(huán)。

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5.2.3據(jù)新房價格分布進行統(tǒng)計和分析

圖5-5數(shù)據(jù)展示頁面

圖5-5可以看出，新房的單價價格分布在20000~40000元區(qū)間，40000元以

上的房價較少，10000元至20000元的樓盤相對于40000元以上的多，而有的房

價甚至達到了12萬元每平米。

如上述所說，我國有90%的人每月薪資不足5000元，但新房市場上的房子

普遍在20000元每平米到40000元每平米，而對于這部分人來說，一年除去花

銷所攢下的金額不足5萬元，而一間房通常幾十平米，一年攢下的金額無法滿

足一個人的購房需求。近年來，購房率下降，房產行業(yè)面臨無人購房的處境，

與高房價、低薪資離不開關系，有人調查過，相對于8、90年代，房子的價格

上漲了將近500倍，而薪資卻漲了3倍，薪資漲幅于房價漲幅相差極大，導致

人們買方難。同時，因為生活物價上漲，年經人生活普遍壓力大，導致結婚率

下降，買方的主力軍——婚姻下降，本來的因婚姻買方的占比下降，更是導致

購房率下降。

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5.2.4依據(jù)單價價格前20樓盤位置進行統(tǒng)計

圖5-6數(shù)據(jù)展示頁面

我們將前20的樓盤的區(qū)域位置進行統(tǒng)計，發(fā)現(xiàn)有一半的樓盤建在上城區(qū)，

西湖的有四個，其次就是拱墅的三個。由此可知，大多地產開發(fā)商都趨向于在

上城修建新房。

辦公區(qū)、學校、醫(yī)院周邊通常會成為房產商建設新房的目標，因為人們住

房都會選擇離工作近、交通方便的地方，有孩子的家庭則更多選擇學校附近，

而單價前20的樓盤有一半在上城，經濟越是發(fā)達的區(qū)域，房價也是更高，由此

可看出，上城的經濟發(fā)展高于其他地區(qū)，周邊的衛(wèi)生條件、社區(qū)服務也是相對

會高于其他地區(qū)。西湖、拱墅數(shù)量相差一，其經濟狀況或許比不過上城，但也

有較高水平，何況杭州作為沿海省份城市，城市經濟相對較高。但由于高薪資

人群少，所以，哪怕上城有多處新房銷售，不同人家也是望文卻步。

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5.2.5根據(jù)戶型數(shù)量進行統(tǒng)計

圖5-5數(shù)據(jù)展示頁面

根據(jù)圖5-5數(shù)據(jù)可知，在這些樓盤總，絕大多數(shù)支持三居或四居的房屋室

內戶型，而又100多個樓盤只支持三居室、四居室戶型，而排在前四的都是都

是支持多居室的戶型，而支持多類戶型的樓盤只有一兩個。

如今購房的目的多為婚姻家庭，購房者的家庭多為夫妻式家庭組合，因此

三居、四居的購房者居多，且人們普遍認為，婚姻要有新房才能有未來，房產

商們也正是抓住這點，建設的房屋多為家庭設戶型。但由于今年來結婚率下降，

青年人普遍單身，購房便不是必要選擇。再者，近年來女性購方率升高，女性

購方普遍為個人居住，因此，一居室、兩居室的戶型房將會受到大量青年人歡

迎。但不排除合租式居住，購房者將新房買下，將其出租給他人，合租人太多

易發(fā)生矛盾，因此三居、四居為主要選擇，所以三、四居式房屋仍不會無人訪

問。

五居房多為三代式家庭居住，但愿意與長輩居住一起的人甚少，