二手房

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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)
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。
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。
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。
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。
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
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。
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。
重庆二手房市场数据总览
赶集网、贝壳网和链家网汇总的重庆地区二手房信息总计达到354,887条,详细数据请私信咨询。
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。