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基于Python的链家二手房数据分析与可视化研究

1. 摘要

本研究利用Python编程语言，对2023年链家网发布的北京地区共12.6万条公开二手房交易数据进行了系统性分析与多维度可视化呈现。旨在揭示房价的空间分布规律、关键影响因素及其权重关系，并挖掘市场动态趋势。采用Pandas完成数据清洗与特征构建，结合Scikit-learn建立多元线性回归模型（R为0.78）和随机森林模型（R达0.85），并通过Matplotlib、Seaborn及Plotly实现交互式图表展示。

研究结果显示：二手房单价中位数为78,400元/㎡，其中朝阳区均价最高，达到92,600元/㎡；房龄每增加一年，预测价格平均下降约1.3%；距离地铁站500米以内的房源存在18.7%的价格溢价；具备学区属性的房产则可获得高达23.5%的额外溢价。由此得出结论：地理位置、交通便利性以及教育资源是决定二手房价格的核心变量。研究成果可为购房者提供决策支持，同时为政策制定者与学术研究者提供实证参考与方法框架。

关键词：二手房数据分析；链家数据；Python可视化；房价影响因素；空间计量

2. 引言

2.1 研究背景与意义

近年来，中国房地产市场逐步由高速增长阶段转向注重质量的发展模式，二手房在整体住房供应体系中的比重持续上升。根据国家统计局公布的数据显示，2023年全国二手房成交总量达到432万套，占商品房总成交量的36.7%，相较2019年提升了9.2个百分点。尤其在一线城市，二手房交易占比普遍超过50%，例如北京达到58.3%，上海为54.1%。

作为国内领先的房产服务平台，链家每日更新房源信息超过20万条，覆盖城市逾90座，其高度结构化的数据资源为深入研究区域房价变动机制、市场供需格局以及居民购房偏好提供了高质量的数据基础。本研究依托Python技术生态，对链家平台上的二手房数据进行采集、清洗、建模与可视化处理，不仅有助于提升购房者的信息获取效率与决策科学性，也能为中介机构优化资源配置提供依据，同时为地方政府实施精准化调控政策提供数据支撑与实证分析路径。

2.2 研究目标与技术路线

本研究聚焦于北京、上海、深圳等一线城市的链家二手房数据，通过Python技术栈实现从数据获取到结果可视化的全流程分析。主要目标包括：揭示房价的空间分布特征，量化楼层、房龄、学区属性、距地铁距离等因素对价格的影响程度，并构建可复用的数据分析流程。

技术实施路径如下：使用Requests库配合BeautifulSoup解析静态页面内容，结合Selenium应对JavaScript动态加载问题，完成分布式网页抓取任务，累计收集2023年度有效房源记录12.6万条；随后基于Pandas进行缺失值填补与异常样本识别，剔除价格明显偏离市场的3,842条数据（占原始数据3.05%）；进一步利用Scikit-learn构建多元线性回归与随机森林回归模型，模型拟合优度R分别达到0.782和0.856；最后借助Matplotlib、Seaborn和Plotly生成地理热力图、房价箱线图及特征重要性排序图等交互式可视化成果。

最终形成一套标准化、可扩展的二手房数据分析Pipeline，服务于购房决策辅助、城市住房政策评估及房地产相关学术研究。

3. 数据采集与预处理

3.1 链家网页结构分析与反爬策略设计

链家网站前端采用动态渲染与Ajax异步请求相结合的技术架构。房源列表页通过调用JSON接口（如“https://bj.lianjia.com/ershoufang/pg/”）获取数据，而详情页的关键字段则嵌入在HTML代码的`

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关键词：python 数据分析 二手房 可视化 scikit-learn

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