湖南商務職業技術學院畢業設計

目錄

1引言1

1.1項目背景1

1.2開發環境與工具1

1.2.1Python簡介1

1.2.2hadoop簡介1

1.2.3pyecharts簡介2

2需求分析2

2.1可行性需求分析2

2.2采集目標功能分析3

2.3關鍵技術分析3

2.3.1網絡爬蟲技術3

2.3.2文件存取技術3

2.3.3可視化技術3

3數據采集4

3.1采集頁面分析4

3.2字段分析5

3.3編程實現5

4數據清洗與處理10

4.1數據清洗說明10

4.2數據清洗需求10

4.3編程實現11

5數據統計與分析14

5.1數據準備14

5.2數據分析與展示15

5.2.1統計上海各區的房源數量和價格15

5.2.2統計每年建造的房屋數量和價格16

5.2.3統計最受歡迎的的樓層和平均價格17

I

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5.2.4統計各個戶型的數量個平均價格18

5.2.5分析關注人數與價格之間的關系19

5.3本章小結20

6設計小結20

參考資料21

II

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鏈家網上海市二手房數據采集與分析

1引言

以上海市的鏈家網二手房數據為研究對象，利用Python編程語言和相關技

術，完成了數據采集、清洗、分析和可視化等一系列工作。通過對房屋價格、

面積、位置、戶型、朝向等多維度數據的統計分析，可以更好地了解上海市二

手房市場的現狀和趨勢，為購房者、房地產公司和政府監管部門提供有益的參

考。同時，本畢業設計也探討了Python在數據采集、清洗、分析和可視化等方

面的應用，對于進一步提升相關領域的數據處理能力和技術水平有一定的參考

價值。

1.1項目背景

隨著中國城市化的快速發展，房地產市場成為一個非常重要的經濟領域。

其中，二手房市場對于購房者、房地產公司以及政府監管機構都具有重要意義。

因此，對二手房市場的數據進行采集和分析，可以幫助人們更好地了解市場現

狀，做出更明智的投資決策，同時也可以幫助政府部門監管市場秩序。而在這

一過程中，數據采集、清洗、分析和可視化等技術都發揮著至關重要的作用。

1.2開發環境與工具

1.2.1Python簡介

Python是一種高級編程語言，它的語法簡潔易懂，學習曲線較為平緩，因

此被廣泛應用于各種領域，包括Web開發、數據科學、人工智能等等。Python

可以運行在多個操作系統上，包括Windows、MacOS和Linux，而且有豐富的第

三方庫和工具可以方便地實現各種功能。Python也有很多優秀的開源項目和社

區支持，使得開發和分享代碼變得更加容易?？傊?，Python是一門易學易用、

功能強大、生態豐富的編程語言。。

1.2.2hadoop簡介

Hadoop是一個用于處理大數據的開源軟件框架，可以在廉價的硬件設備上

運行。Hadoop的兩個核心模塊是HDFS和MapReduce。HDFS（HadoopDistributed

FileSystem）是一個分布式文件系統，可以將數據存儲在多臺服務器上，提供

1

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高可靠性和容錯能力，同時也支持大數據的高速讀寫。MapReduce是一種數據處

理模型，它能夠并行處理大規模數據集。它將數據劃分成許多小的塊，并在集

群上進行并行計算，最后將結果匯總起來。MapReduce的核心思想是將數據分布

式地處理，這樣可以充分利用大規模集群的處理能力，從而實現快速處理大數

據。

1.2.3pyecharts簡介

Pyecharts是一個Python可視化庫，它可以幫助用戶用代碼生成各種各樣

的圖表，比如折線圖、柱狀圖、餅圖等。它使用的是百度的Echarts圖表庫作

為底層支持，因此生成的圖表非常漂亮、交互性強。同時，Pyecharts還具有良

好的可擴展性和靈活性，可以與各種Python框架和數據源進行集成，使用非常

方便。

2需求分析

2.1可行性需求分析

1)技術可行性

采集部分：使用Scrapy框架進行數據爬取，該框架已經成為Python爬蟲

領域的標準框架，可用于高效地提取所需的數據。清洗部分：使用MapReduce

處理數據，該技術可以分布式處理大規模數據，能夠處理上海鏈家網的海量數

據。分析部分：使用Hive進行數據分析，該工具可以輕松地處理大規模的數據

集，并且具有高性能和可擴展性。可視化部分：使用Pyecharts庫進行數據可

視化，該庫是一個基于Echarts的Python可視化庫，可以將數據轉換為直觀、

易于理解的可視化圖表。

2)資源可行性

采集和分析數據需要大量的計算資源，而且上海鏈家網二手房數據的更新

速度很快，因此需要強大的硬件和網絡資源來支持項目的正常運行。本項目需

要使用高性能的計算機和高速的網絡連接，確保數據采集、清洗、分析和可視

化過程的高效性和穩定性。

3)經濟可行性

本項目的經濟可行性主要取決于成本和收益之間的平衡。對于成本方面，

需要考慮硬件和軟件的費用、人力成本等；對于收益方面，可以通過數據分析

和可視化，為房地產投資者提供有價值的信息和指導。同時，還可以通過出售

2

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數據或提供數據服務等方式獲得收益。

2.2采集目標功能分析

本次項目的數據集的來源是上海鏈家網二手房網站,是通過scrapy爬取上

海市二手房的全部數據。分析鏈家網網頁信息,明確我們需要爬取的二手房出租

參數有租房名稱、住房簡介、地址、住房類型、戶型、價格、建筑面積在對原

始數據進行預處理后我們會對其數據進行多個維度的分析。

2.3關鍵技術分析

2.3.1網絡爬蟲技術

網絡爬蟲（又稱為網頁蜘蛛，網絡機器人，在FOAF社區中間，更經常的稱

為網頁追逐者），是一種按照一定的規則，自動地抓取萬維網信息的程序或者

腳本。另外一些不常使用的名字還有螞蟻、自動索引、模擬程序或者蠕蟲。但

是，網絡爬蟲技術的使用需要遵守相關法律法規和道德規范，同時應尊重網站

的隱私和版權，不進行惡意訪問和數據濫用。

2.3.2文件存取技術

文件存儲技術是指用來存儲和管理數據文件的技術，包括硬盤、U盤、光盤、

磁帶等儲存介質。在計算機應用中，文件存儲技術是最基本、最常用的技術之

一。在文件存儲技術中，硬盤是最常用的儲存介質之一，其使用成本低、容量

大、讀寫速度快、可靠性高。U盤則是一種小型、便攜式的存儲設備，可隨身攜

帶，容量較小但讀寫速度較快。光盤也是常見的儲存介質，它具有高容量、長

期保存、易于傳播等特點。磁帶則主要用于備份數據和存檔，其存儲容量較大，

但讀寫速度較慢。

2.3.3可視化技術

可視化（Visualization）是利用計算機圖形學和圖像處理技術，將數據轉

換成圖形或圖像在屏幕上顯示出來，再進行交互處理的理論、方法和技術。在

數據分析領域，可視化技術可以幫助人們更好地理解數據，從而做出更準確的

決策。在現代數據處理技術的發展中，可視化技術成為數據處理技術不可或缺

的一環，它可以使復雜數據變得易于理解和應用。

3

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3數據采集

3.1采集頁面分析

鏈家網（）是中國最大的房地產在線交易平臺之一，成立于

2001年，總部位于北京市。該平臺提供了房屋買賣、租賃、房屋估價等房地

產相關服務，涵蓋了全國范圍內的房地產信息。在鏈家網中，每個城市都是一

個獨立的url,比如長沙市的url和上海市的url不相同，也不能通過跳轉進

入其他城市的頁面。

本次項目主要采集上海市的房源信息，在百度搜索上海鏈家網即可找到官

網，如下圖3-1所示：

圖3-1上海鏈家網

由于上海市房源數量非常巨大，如果使用requests進行數據采集，效率會

相當低下。requests主要用于小規模的數據抓取和簡單的爬蟲需求，而scrapy

更適用于大規模的數據抓取和復雜的爬蟲需求。

所以本次項目使用scrapy進行數據采集，scrapy有以下幾個特點：

1)高效性：Scrapy基于Twisted異步網絡框架實現，可以高效地處理大規模

爬取任務，支持并發和異步請求，能夠快速地爬取目標網站的數據。

2)可擴展性：Scrapy提供了多種可擴展的組件，如中間件、擴展和管道，用

戶可以通過編寫自己的組件來實現各種自定義功能和擴展需求。

3)靈活性：Scrapy提供了豐富的配置選項和可定制化的設置，用戶可以根據

實際需求來自定義爬蟲的行為、流程和數據處理邏輯。

綜上所述，Scrapy是一款功能強大、高效、可擴展、靈活、方便、處理規則豐

4

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富、支持多種數據格式的Python網絡爬蟲框架，適用于各種規模和復雜度的爬

蟲任務。

3.2字段分析

點擊頁面的“開始找房“按鈕，進去選房頁。在選房頁中可以在篩選框中條

件查找自己感興趣的房源，在本項目中為了保證數據分析的真實性和正確性，

這里需要全量采集數據，篩選框中都選擇全部。如下圖3-2所示：

圖3-2房源篩選頁

本次數據采集的字段有：房源名稱、區域、地址、戶型、面積、年份等字段，

這些字段都在縮略頁中有顯示，如下圖3-3所示：

圖3-3房源字段

通過觀察發現，大多數字段都保存在HTML中，在解析字段時，可以直接使

用xpath方法進行獲取。其中“區域“字段比較特殊，在縮略頁中并沒有顯示，

所以在采集“區域”字段時需要逐一請求每個區域的url，并將該區域名稱進行

保存。

3.3編程實現

到指定的目錄下，打開命令窗口，輸入如下命令創建scrapy項目，如下圖3-4

所示：

5

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圖3-4創建scrapy項目

其中，lianjia是項目名稱，執行該命令會在當前目錄下創建一個名為

lianjia的Scrapy項目。該項目的目錄結構如下圖3-5所示：

圖3-5scrapy項目的目錄結構

Scrapy項目創建完成后，還需要根據具體需求進行配置和修改，比如編寫

書解析方法、設置User-Agent、設置Pipeline、設置爬取速度限制等等。

1、Spider類實現

在Scrapy中，Spider類是用戶編寫爬蟲程序的核心類，它定義了如何進行

網頁抓取、如何提取數據以及如何跟進鏈接等一系列操作。在Spider類中，用

戶需要定義一些屬性和方法來實現網頁爬取的流程和邏輯。

需要設置的關鍵屬性如下圖3-6所示：

圖3-6設置spider類的屬性

這些基本屬性的設置可以在Spider類中進行，用于指定爬蟲程序需要爬取

的網站和頁面。在爬蟲程序運行時，Scrapy會根據這些屬性自動發送請求，并

把響應數據傳給回調函數進行處理，從而實現數據的抓取和處理。

在回調函數parse方法中，通過xpath語法定位到區域的列表頁，通過for

循環遍歷每個區的url。如下圖3-7所示：

圖3-7區域列表

Parse方法的詳情如下圖3-8所示：

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圖3-8parse方法

該parse方法是獲取區域url和名稱的關鍵方法。通過XPath表達式從響

應對象中提取出上海所有區的鏈接和名稱，存儲在area_items變量中。通過循

環遍歷所有的區鏈接和名稱，并且通過yield語句將鏈接和名稱封裝在Request

對象中返回。每個Request對象都會被Scrapy框架自動發送請求，且返回的響

應數據會被傳遞給parse_area方法進行處理。它從起始URL開始，逐步解析網

站上的頁面，抽取出需要的數據，并通過yield語句返回給Scrapy框架的

parse_area方法繼續處理。

parse_area方法如下圖3-9所示：

圖3-9parse_area方法

在parse_area方法中，通過循環遍歷每個房源的標簽，通過xpath方法獲

取房源的各個字段，并將這些字段保存到字典中，并通過yield語句返回給

Scrapy框架進行后續處理。

前面的parse方法和parse_area方法可以獲取到房源的所有字段，但是還

無法進行翻頁處理，所以在parse_area方法中加入以下代碼即可進行翻頁，如

下圖3-10所示：

圖3-10翻頁處理

next_page_url：該語句通過XPath表達式獲取下一頁的鏈接。在該實現中，

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//a[contains(@class,"item-next")]/@href表示查找包含class屬性值

為"item-next"的a元素，并且獲取它的href屬性值。ifnext_page_url：

該語句判斷下一頁的鏈接是否存在。如果存在，就繼續進行下一步操作；否則，

程序結束。

response.urljoin(next_page_url)：該語句用于將下一頁的鏈接轉換為絕

對路徑。在Scrapy框架中，如果請求的URL是相對路徑，則需要使用該語句將

其轉換為絕對路徑，以便正常訪問網站。

2、LianjiaItem類實現

在Scrapy中，Item是用于存儲爬取到的數據的容器，類似于字典（dict）

的數據結構。通過定義一個Item類型，并指定其包含哪些字段，可以將爬取到

的數據存儲為結構化的形式，便于后續的數據處理和存儲。

Scrapy中的Item類需要繼承自scrapy.Item類，并通過定義各個字段來

描述數據的結構。每個字段都是scrapy.Field類型的實例，用于描述每個字段

的類型和屬性，如是否允許為空、是否需要進行數據類型轉換等。

在Spider中，當爬取到一條數據時，可以將其打包成一個Item實例并通

過yield語句返回，從而傳遞給ItemPipeline進行后續處理。Item是一種

輕量級的數據容器，與數據存儲和處理邏輯解耦，使得爬蟲代碼更加簡潔清晰，

也方便進行代碼復用和維護。

LianjiaItem類如下圖3-11所示：

圖3-11LianjiaItem類

LianjiaItem類是scrapy.Item子類，用于存儲從上海鏈家網爬取的房源信

息。其中，每個字段都是scrapy.Field類型的實例，用于描述每個字段的類型

和屬性。在spider中獲取到的房源信息會被打包成一個LianjiaItem實例并

在yield語句中返回，從而傳遞給Pipeline進行后續處理。

3、Pipeline類實現

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在Scrapy中，Pipeline是用于對爬取到的數據進行處理的組件。Pipeline

接收爬蟲Spider返回的Item對象，然后進行一系列的處理，例如數據清洗、

數據過濾、數據存儲等，并將處理結果傳遞給下一個Pipeline或輸出到文件系

統、數據庫等存儲介質。

LianjiaPipeline類如下圖3-12所示：

圖3-12pipeline類

該Pipeline會將爬取到的數據保存到一個txt文件中。在初始化函數

__init__()中，會創建一個文件對象self.file，文件名為"shData.txt"，模式

為"w"即寫模式，編碼為"utf-8"。然后，將該文件的第一行寫入數據字段的名

稱，即LianjiaItem類中定義的字段名稱。在process_item()函數中，將傳入

的item對象轉換為字符串格式，并寫入文件中。最后，關閉文件的操作在

close_spider()函數中完成，該函數會在爬蟲結束時自動被調用。

4、運行爬蟲程序

使用scrapycrawllianjia命令即可啟動scrapy框架，程序運行結束后回

到當前目錄下生成shData.txt，打開shData.txt文件如下圖3-13所示：

圖3-13shData.txt

數據采集是數據分析和數據挖掘的重要前置步驟，獲取到的數據可以用于建

模、預測、分類、聚類、可視化等任務。本項目一共采集了6萬多條記錄，這

個數據量已經滿足了數據分析和可視化的要求。

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4數據清洗與處理

爬蟲采集上海鏈家網二手房源數據后，可以進行數據清洗來保證數據的質量

和準確性，包括數據去重、數據篩選、數據格式化等，以便更好地進行數據分

析和挖掘。例如，在上海鏈家網爬取的二手房源數據中可能會存在重復數據，

如同一個房源在不同的時間點被采集，采集到的數據可能存在略微差異，因此

需要進行數據去重處理，以避免數據分析時對同一數據進行重復計算，從而導

致分析結果的誤差。

4.1數據清洗說明

使用MapReduce進行數據清洗的優勢在于其具有可伸縮性和容錯性。它是

一種分布式計算框架，能夠將大數據集分成若干個小數據集，對小數據集進行

計算，最后將計算結果進行合并，從而實現分布式計算。因此，當數據量非常

大時，可以使用MapReduce將數據分布到多臺計算機上進行處理，提高處理速

度和效率。此外，MapReduce還具有容錯性，即當某臺計算機出現故障時，可以

將任務重新分配到其他計算機上進行處理，從而保證了整個數據處理過程的可

靠性和穩定性。

4.2數據清洗需求

原始文件的數據格式為txt文件，字段之間使用逗號進行分隔，在使用

maoreduce讀取文件時，需要使用逗號切分每一行，編寫對應字段的數據清洗方

法。通過觀察原始數據，可以剔除以下幾點數據清洗需求：

1)House_info字段是一個復合字段，可以從該字段拆分出：房型、面積、朝

向、裝修風格、樓層和房源類型等字段

2)follow_info字段同樣也是一個復合字段，從該字段中拆分出：關注人數和

發布時間。

3)在all_price和square_price字段代表價格字段，在原始數據中，價格使

用逗號分隔，這一點跟字段分隔符發生了沖突，如下圖4-1所示：。需要將

該字段格式化，并剔除單位。如：”52878,806元/平”處理之后為：

“52878806“。

圖4-1價格字段的格式

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4.3編程實現

house_info字段是一個復合字段，通過觀察發現，它有兩種格式，第一種

是包含了“年建”字段，第二種是不包含“年建”字段，在切分成數組后長度

上會有區別，包含“年鍵”的數組長度為7，不包含”年鍵”的數組長度為6。

這兩種情況需要分別處理。代碼如下圖所示：

圖4-2處理house_info字段

clean_house_info方法，用于清理鏈家網二手房源信息中的

"house_info"字段。方法接收一個字符串類型的"house_info"，并將其按照

"|"字符進行切分。如果切分后的數組長度為7，則將"|"替換為","并返

回字符串。如果長度不為7，則調用"connect"方法將切分后的前5個元素

拼接成一個字符串，并在第5個和第6個元素之間添加兩個逗號，然后再與

最后一個元素拼接并返回一個字符串。

connect，用于將多個字符串連接起來，并以逗號分隔。其中用到了可變

參數，和StringBuilder類，代碼如下4-3所示：

圖4-3connect方法

通過編寫clean_follow_info方法用于處理follow_info字段。該方法使用

正則表達式解析輸入字符串follow_info，提取出其中的數字，并拼接成以逗號

分隔的字符串返回。

具體步驟如下：

1)使用正則表達式(\\d+).*?(\\d+)編譯一個模式compile；

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2)使用模式compile對輸入字符串follow_info進行匹配，返回一個匹配器

matcher；

3)如果匹配成功，提取出第一個數字和第二個數字，并拼接成以逗號分隔的字

符串返回；

4)如果匹配失敗，返回以兩個逗號分隔的空字符串。

例如，當輸入字符串follow_info為看房5次，歷時1個月時，該方法的返

回值為5,1。代碼如下圖4-4所示：

圖4-4clean_follow_info方法

在前面數據清洗需求分析小結已經提到，all_price字段和unit_price字

段種的逗號與字段分隔符發生沖突，為了避免后續的數據處理發生錯誤，這里

需要進行處理。clean_price方法如下圖4-5所示：

圖4-5clean_price方法

該函數實現的是清洗房源價格的功能，將價格拼接成統一的格式。輸入參數

有兩個：price_pre是房源價格的前綴，price_slice是房源價格的后綴，剔除

后綴種的單位字符串，最后將前綴和后綴拼接成新的字符串，并返回。

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在map方法種，利用數據清洗方法處理各個字段，map方法代碼如下圖4-6

所示：

圖4-6map方法

用于HadoopMapReduce中的數據清洗。該函數會將輸入的一行數據按照逗

號分隔符進行切割，如果切割后的字段數量不為10，則返回，否則進行數據清

洗操作。具體地，它會調用clean_house_info()函數，將房屋信息中的豎線符

號“|”替換為逗號“,”；調用clean_follow_info()函數，從關注信息字段中

提取出關注人數和帶看次數；調用clean_price()函數，將價格信息字段中的元

/平去掉。

數據清洗完成后，函數會將處理后的字段用逗號拼接成一個字符串，并在最

后一個字段后面加上換行符，再寫出到Hadoop的輸出文件中。由于MapReduce

中的輸出要求是鍵值對形式的，因此在這里鍵使用了NullWritable類型，值則

是Text類型，代表輸出的是一個文本字符串。

在main方法中，指定輸入和輸出路徑，用于將輸入的數據集和輸出的結果

寫入到指定的文件中。創建了一個MapReduce作業，并為其設置了相關的屬性，

例如Mapper類和Reducer類，輸入鍵和值以及輸出鍵和值的類型。使用Hadoop

的Configuration類創建了一個配置對象，用于設置作業相關的屬性，例如集

群的地址和端口等。調用waitForCompletion()方法來啟動作業并等待其完成。

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圖4-7mapreduce運行日志

程序運行結束之后會到指定的目錄中生成output文件夾，這個output文件

夾中的part-r-00000文件就是數據清洗的結果文件。如下圖4-8所示：

圖4-8mapreduce運行結果

5數據統計與分析

5.1數據準備

數據分析部分使用hive數據倉庫管理工具來完成，hive能夠數據文件映射

成一張表，它提供了類SQL語句和大量的函數。Hive數據存儲使用的是hdfs分

布式文件系統，計算引擎用的mapreduce框，所以能夠比較輕松的處理大數據。

創建hive表將數據文件導入，如下圖5-1所示:

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圖5-1創建hive表

使用hive提供的load語句將part-r-00000文件導入到hive表中，因為是

從本地文件系統導入，所以在命令中需要加入local關鍵字。如下圖5-2所示：

圖5-2數據導入

數據導入成功之后就可以使用sql對數據進行多維度、多角度的分析了。

數據分析結果使用insertoverwrite語句導入到本地，后續使用pyecharts進

行數據的可視化。

5.2數據分析與展示

5.2.1統計上海各區的房源數量和價格

編寫sql查詢上海鏈家網的房源數據按照區域分組，并按照數量從多到少排

序。查詢結果包括區域、房源數量以及每個區域平均房價（保留兩位小數）。

selectregion,count(1)asnum,round(avg(unit_price),2)asprice

fromshlianjie

groupbyregion

orderbycount(1)desc

圖5-3統計上海各區的房源數量和價格

從上圖可知，徐匯區是上海市二手房數量最多的區，其次是浦東區和普陀區。

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其中，徐匯區二手房數量達到14965套，遠遠超過其他區，可能是由于其交通

便利、人口密集等因素影響的結果。

在二手房平均價格方面，徐匯區同樣是最高的，達到71637.43元/平米。其

次是浦東區、普陀區和寶山區。從平均價格來看，這些區的二手房市場相對較

為活躍，購買者的購房意愿較強。

從區域分布來看，這些二手房數量和平均價格較高的區域大多位于上海市中

心區域和新城區域，包括徐匯區、浦東區、普陀區、黃浦區和靜安區等。這些

區域的房價相對較高，可能是由于其地理位置優越、城市資源豐富等因素影響

的結果。

5.2.2統計每年建造的房屋數量和價格

從shlianjie表中提取出年份，并統計每個年份的房源數量和平均單價，然

后按照房源數量倒序排序。

selectregexp_extract(year,"\\d{4}")asyear,count(1)as

num,round(avg(unit_price),2)asprice

fromshlianjie

groupbyregexp_extract(year,"\\d{4}")

orderbycount(1)desc

圖5-3每年建造房屋的數量和價格

根據上面的數據，我們可以了解到上海市從1955年至2021年期間，共建造

房屋共計41515套，建造的年代分布比較廣泛，其中，1980年至2008年是上海

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市建造房屋數量比較密集的年代。下面是該數據的分析報告：

其中，房屋數量的最大值為3711套，最小值為2套，平均值為728.77套；

建造房屋的平均價格的最大值為147976元/平方米，最小值為45555元/平方米，

平均值為77911.56元/平方米。

5.2.3統計最受歡迎的的樓層和平均價格

將房屋所在樓層（storey）、關注度（follow）、房屋數量（num）和平均

單價（price）分組，并按關注度從高到低排序，最后限制結果為前10條記錄。

關注度越高代表該樓層越受歡迎。

selectstorey,sum(follow)asfollow_num,count(1)as

num,round(avg(unit_price),2)asprice

fromshlianjie

groupbystorey

orderbysum(follow)desc

limit10

圖5-4統計房源的分布

中樓層和高樓層是二手房市場的主要房源類型，其中中樓層房屋數量最多，

高樓層房屋價格相對較高。在中樓層中，6層建筑的數量最多，而在高樓層中，

18層和19層建筑的數量最多。頂層房屋數量相對較少，但價格較低，可能受到

樓層高度的限制。高樓層（共10層）和16層建筑的數量相對較少，可能受到

市場需求和規劃規定的限制。高樓層（共32層）建筑數量相對較多，但價格較

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低，可能受到建筑物所在區域和建筑年代的影響。

總之，樓層高度在二手房市場中具有重要影響，購房者應根據自身需求和預

算綜合考慮。

5.2.4統計各個戶型的數量個平均價格

統計鏈家數據中每種戶型的數量和均價。其中unit_type是戶型的類型，例

如：“1室1廳”、“2室1廳”等等。num統計了該戶型的房屋數量，price

統計了該戶型的平均房價。

selectunit_type,count(1)asnum,round(avg(unit_price),2)asprice

fromshlianjie

groupbyunit_type

圖5-5統計各戶型的數量和平均價格

首先，根據數據，3室2廳戶型是數量最多的，其次是2室1廳和1室1廳，

數量分別為19832和5453。而戶型數量最少的為8室3廳，僅有12個。此外，

4室1廳、3室1廳、4室2廳和2室2廳這些常見戶型的數量也較多。

其次，就平均價格而言，8室3廳和4室3廳這兩種戶型的平均價格最高，

分別為102919和65586.22元。而6室3廳和高檔大戶型5室3廳的平均價格

則相對較低，分別為29992.5和47314.4元。從整體來看，各個戶型的平均價

格都在6萬到8萬之間，沒有太大的差別。值得注意的是，1室0廳和3室0廳

的樣本數量較少，平均價格的可靠性可能較低。

綜上所述，根據提供的數據分析，房屋的數量和平均價格與戶型有關，不同

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戶型的數量和價格也有所不同，其中6室3廳和8室3廳的平均價格較高，而1

室1廳和2室1廳的數量較多。

5.2.5分析關注人數與價格之間的關系

從shlianjie表中選擇關注人數數（follow）和單位價格（unit_price），

并且只保留跟隨數不等于0的行。根據關注人數和單位價格繪制出散點圖，即

可分析其中的關系。

selectfollow,unit_price

fromshlianjie

wherefollow!=0

圖5-6關注人數與價格之間的關系

根據數據，可以看出高房價的房屋關注人數較少，低房價的房屋關注人數較

多。

從統計學的角度來看，這個結論得到了很好的支持。房價與關注人數之間的

相關性是負相關的，即房價上漲時，關注人數下降。這種趨勢可能與消費者的

心理有關，高房價的房屋一般比低房價的房屋更為昂貴，購買者通常更為謹慎，

關注度較低。另外，低房價的房屋通常更適合購買者的預算，因此更多的購買

者會對其關注和關心。

在未來的房地產市場分析中，這種趨勢可以被用來預測購房者的關注點，以

及如何調整營銷策略以吸引更多的潛在客戶。

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湖南商務職業技術學院畢業設計

5.