北京二手房

北京二手房数据分析

本分析包含：- 房屋数据概览（各区房屋数量、学区房对比等）- 区维度数据对比（总价、单价、房龄等）- 特定问题分析（房屋面积随时间变化、学区房溢价等）

统计分析 6 2024-05-01

ASP二手房交易平台搭建方案

借助ASP技术构建的二手房交易网站，提供房源信息发布、搜索、在线咨询等功能，方便用户进行二手房交易。

Access 3 2024-05-19

深圳不同地区二手房信息统计

深圳市各个区域的二手房信息已经被收集和整理。这些数据涵盖了每个区域的房价、面积和交易情况。

MySQL 0 2024-08-24

上海链家二手房数据及代码获取

获取完整的上海链家二手房数据及相关代码，可以通过多种途径实现，例如爬虫技术、API接口调用等。请注意，在获取和使用数据时，务必遵守相关法律法规，尊重数据提供方的权益。

spark 4 2024-05-28

北京二手房市场数据分析与Pyechars练习

随着城市发展和经济增长，北京的二手房市场变得日益活跃。利用Pyechars进行数据分析，可以深入了解市场趋势和投资机会。

统计分析 3 2024-07-18

Python数据分析实战-北京二手房屋价格分析.zip

Python数据分析实战-链家北京二手房价分析分析目标1、查看北京二手居民住房的分布价格情况，Part 1-数据读取和预处理； 2、理解变量、数据选取、重复值缺失值处理，Part 2 -北京市房源分布； 3、数量、单价、总价，Part 3 -各城区房源分布，Part 4 -各城区房价分布； 4、单价分布、总价分布、高价Top15小区、低价Top15小区，Part 5 -各城区房源面积分布； 5、全市平均面积分布、各城区总面积分布，Part 6 -房价与房源特性的关系。

数据挖掘 0 2024-08-03

JAVA与SQL Server在二手房数据库中的应用

这是我自己设计的一个课程项目，涉及JAVA编程语言和SQL Server数据库。项目不复杂，但也不简单，包含了必要的功能和内容，完全符合预期。

SQLServer 1 2024-07-29

Python助力：链家二手房数据爬取与可视化分析

项目概述 本项目利用 Python 对链家平台的二手房源信息进行爬取，并将获取的数据存储至 MySQL 数据库中。随后，使用 pandas 库对数据进行清洗和分析，最终以可视化大屏的形式直观展示分析结果。 技术栈 Python MySQL pandas

数据挖掘 4 2024-05-25

PHP与MySQL构建的房产中介网站二手房与租房服务

这个项目基于PHP和MySQL，提供房地产中介服务，包括二手房交易和房屋租赁。技术选型上，PHP作为服务器端脚本语言，支持动态网站开发，而MySQL则作为关系型数据库管理系统，用于存储和检索网站数据。该网站设计注重用户体验，可能采用响应式布局和现代前端框架，确保界面美观且功能齐全。

Sybase 0 2024-08-21

二手房管理信息系统

基于VB开发，数据库链接管理，协助二手房管理流程。

Access 6 2024-05-13