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数据分析项目-房屋价格预测.zip
资源介绍:
内含自写的源代码，下载的参考文献，完整论文和处理前后的数据： 1.源代码：提供完整的数据分析流程代码，便于复现分析结果 2.参考文献：列出了所有参考的文献资料，方便深入了解相关理论和背景 3.完整论文：提供了上万字的详细论文，深入探讨了数据分析的各个方面 4.处理前后的数据：分享了原始数据及经过处理后的数据，供进行对比和进一步分析。
房屋价格预测
摘要
购买房屋已成为当前社会的热门话题。为了以更实惠的价格购买到心仪的房屋，了
解房地产市场的变化是非常必要的。因此，本文旨在探讨房屋价格影响指标的数据分析
和预测的相关问题。
针对问题一：根据时事的变化和文献的翻阅，查找影响房屋的销量和价格的特征指
标，解读和探讨每个指标的含义，从初步理论和常识中去判断影响房屋总价格的指标，
还得出不同的房屋数据影响价格的指标也有略微不同，需根据数据分析而确定。
针对问题二：基于问题一对指标的理解和探讨，对数据进行分析。在数据里存在错
位、缺失值、异常值等问题，通过移位、填充、删除等恰当方法对数据进行处理，同样
删除了一些没用分析价值的指标。对余下的指标逐一进行多种可视化分析和特征处理操
作，从各指标值的分布情况和对房屋总价格的影响来判断各指标是否影响房屋的总价格，
对影响指标值为标量进行哑变量处理。最后得出：有 13 个特征指标对房屋价格产生影
响，有 10 个指标是无用指标或者没用影响的指标。
针对问题三：基于问题二得出的 13 个特征指标，对其分别命名为𝑥
1
~𝑥
14
，房屋总
价格为𝑦。建立起 GSRF 回归预测模型，网格搜索随机森林回归（Grid-Search Random
Forest，GSRF）算法是一种改进的随机森林算法。对“max_depth”、“min_samples_split”
和“ n_estimators”三个参数选择最优组合值，分别为 11，20，82，其最佳模型参数的评
分为 0.775。最后得出：测试集预测效果的决定系数为 0.782，MAE 值为 83.509，MSE
值为 138.676，表明了有良好的回归预测效性能，最后得出回归方程。
关键词：房屋价格、数据分析、特征处理、GSRF 模型
目录
1 问题重述................................................................................................................................ 1
1.1 问题背景 ..................................................................................................................................... 1
1.2 问题提出 ..................................................................................................................................... 1
2 问题分析................................................................................................................................ 1
2.1 问题一分析 ................................................................................................................................. 1
2.2 问题二分析 ................................................................................................................................. 1
2.3 问题三分析 ................................................................................................................................. 1
3 问题假设................................................................................................................................ 1
4 问题一指标解读与探讨........................................................................................................ 2
5 问题二数据分析与处理........................................................................................................ 3
5.1 数据预处理 ................................................................................................................................. 3
5.2 所在区域 ..................................................................................................................................... 5
5.3 建筑面积 ..................................................................................................................................... 6
5.4 房屋朝向 ..................................................................................................................................... 7
5.5 所在楼层、楼层数 ..................................................................................................................... 8
5.6 梯户比例、产权所属 ................................................................................................................. 9
5.7 房屋户型 ................................................................................................................................... 10
5.8 建筑、结构、装修 ................................................................................................................... 11
5.9 房屋用途、房屋年限 ............................................................................................................... 12
5.10 交易权属、抵押信息 ............................................................................................................. 12
5.11 总结归纳 ................................................................................................................................. 13
6 问题三模型建立与求解...................................................................................................... 14
6.1 改进版随机森林（GSRF） ..................................................................................................... 14
6.2 GSRF 的建立 ............................................................................................................................. 14
6.3 GSRF 的评估分析 ..................................................................................................................... 17
7 模型优缺点.......................................................................................................................... 20
8 参考文献.............................................................................................................................. 20
附录.......................................................................................................................................... 20
1
1 问题重述
1.1 问题背景
购买房屋已成为当前社会的热门话题。许多人认为房屋是必需品，购买房屋是奋斗
的动力之一。然而，对于大多数人来说，拥有一套属于自己的房屋并不是一件简单的事
情。为了以更实惠的价格购买到心仪的房屋，了解房地产市场的变化是非常必要的。影
响房屋价格的因素较多，如果能够预测房价信息，购买者将得到更多的参考信息，从而
购买到性价比更高的房屋，这将具有非常重要的实际价值。因此，本文旨在探讨房屋价
格预测的相关问题。
1.2 问题提出
通过问题陈述中得到的背景信息和条件，我们需要解决以下问题：
➢ 问题一：结合时事、经济等情况，探讨影响房屋销售的因素指标；
➢ 问题二：在问题一探讨结论下，分析影响房价的特征指标和原因；
➢ 问题三：建立房价预测模型，并且对模型进行分析。
2 问题分析
2.1 问题一分析
通过时事变化和资料翻阅，查找出影响房屋销售和价格的指标，并且对这些指标进
行解读和探讨，大部分销售和房价的影响都是类似的，但存在部分影响指标要根据数据
进行分析而得出的。
2.2 问题二分析
基于问题一的探讨，对 house 文件数据进行预处理操作，将缺失值、异常值以及错
位等数据进行恰当的处理。后对每个指标进行数量分布以及与房屋总价格关系的可视化，
从而找出影响房屋销量和总价格的指标，对影响指标的值为标量进行哑变量操作，从而
对影响指标特征进行归纳总结。
2.3 问题三分析
基于问题二得出的影响房屋总价格的特征指标，选择了网格搜索随机森林（GSRE）
算法进行对房屋总价格进行预测。对模型进行参数优化选择，从而得出较好的预测效果。
3 问题假设
假设一：数据真实有效可靠；
假设二：别墅的房屋没有设立电梯口，即为零梯。
2
4 问题一指标解读与探讨
根据现在时事环境变化和文献参考，查找到了影响房屋总价格和房屋销量因素，也
对这些因素指标进行理解和探讨。以下是对部分影响指标进行解读
[1][2]
：
区域位置：区域的位置对房屋的销量和价格是重要影响因数之一。区域对房屋销量
和价格影响主要体现在该区域的经济状况、交通便利、就业与工资等。如今社会的科技
发展迅速，交通也越来越先进，而就业竞争也越来越大。很多人年轻人都想着在大城市
发展和就业，因为相对来说大城市的就业选择的机会多，且医疗先进、交通便利等因素，
但同样的大城市的房屋价格也相对来说比较高。
房屋朝向：房屋朝向的探讨有很多，在古代都是讲究着“坐北朝南”的房屋朝向，
而现在有些建筑是根据客厅和主卧室的窗户来确定的房屋的朝向。购房者通常会考虑到
房屋的通风和采光程度，部分人可能还会考虑到风水的问题。因此，房屋朝向对房屋的
销量和价格有一定的影响。
所在楼层：楼层的高低各有各自的好坏。高楼层可以看到更好的视野，还可以体验
到更好的采光和照射，但可能存在一定的安全系数风险等；而低楼层可以更好的方便进
出家门，但可能会受到周围环境因素的影响以及防盗问题；中楼层夹杂在两者之间，相
对来说比较多人选择的。
梯户比例：梯户比例是指单元楼电梯数和每层楼住户数的比例。梯户比例的值可以
直接反映出该楼的人口密度人数和房屋户型结构。梯户比例越低，该层楼的人口数多，
高峰期时刻人们等电梯的时间会变长；楼层的租户数多反映了单套面积就小；而梯户比
例高，降低了社区的容积率，而且房价也相对昂贵；因此通常来说梯户比例较中等为好。
房屋户型：房屋户型主要包括四部分：卧室、客厅、厨房、卫生间。该指标相对来
说也是影响房屋销量和价格的主要因素之一。房屋户型的设计、功能分区、空间位置以
及空间利用等都是购房者的考虑因素。
房屋用途：房屋用途体现房屋价值的一个重要因素。房屋的用途有很多种，但通常
以住宅、商住两用、别墅三者为主。相对来说，别墅的单位面积最贵，商住两用的单位
面积最便宜，而人们大部分买房通常是以住宅为主，销量基本上以住宅为主。
装修情况：装修情况就对买的房屋的原始状态，决定了购房者买房后的工作安排。
精装的装修情况相对简装和毛坯有很大的跨越，大部分人都喜欢此类装修；部分人都有
自己的装修设计，可以选择简装，可以根据自己的想法去设计房屋。
配备电梯：现在很多房屋都配带有电梯的，在居住在高楼层的住户更加需要。电梯
为住户提供高效便利的出行条件。配备电梯的房屋会更受购房者欢迎。
以上是对部分影响房屋销量和价格的指标进行解读，明白了各指标的原理和意思。
其实影响房屋销量和价格的因素还有很多，但不同的区域数据，影响的因素指标也有不
同。因此，要通过对数观察分析才能更好的确定影响因素指标。
3
5 问题二数据分析与处理
基于问题一的解读和可能影响价格指标的因素，现对数据进行预处理和可视化分析，
从而得出影响数据里房屋销量和总价格指标。
5.1 数据预处理
预处理一：错位值处理。针对文件里的数据，发现房屋用途为“别墅”的数据存在
部分特征指标的数值发生了错位现象，通过移位方法将值平移到对应的特征指标下。
在处理好错位后发现“别墅”对应的户型结构全部缺失，将其填充为“其他”。
预处理二：新增指标列。在处理错位数据时，发现“配备电梯”特征指标里有“集
中供暖”、“自供暖”等指标值，这些不属于“配备电梯”特征指标的值，因此将其扩
充一列特征指标为“房屋暖气”，并且将“集中供暖”、“自供暖”这些值移动到“房
屋暖气”指标下。
预处理三：无用指标删。观察文件的指标后，发现“房屋号码”指标值发生了格式
错误，无法纠正；“图片”和“链接”都是网页链接；“ 房产权”指标的值只有“70 年”
一个，这些指标无分析的意义与价值，因此将指标列进行了删除，还有“房本备件”、
“编号”、“挂牌时间”和“上次交易”也是如此。
预处理四：缺失值处理。通过上述的操作后，发现有很多“暂无数据”的值，为了
更好的统计缺失值，将表里的“暂无数据”统一替换为空值。本文是关于房屋价格预测
的，所以首先将“房屋总价格”缺失值的数据行进行删除。后经过统计，各指标下的缺
失值如下图 1。
图 1 特征指标的缺失值数
缺失值处理①：通过查找发现，“小区名字”和“所在区域”的缺失值都是来自同
一行，通过该行的“房屋主题”可以快速的发现“小区名字”是“禄徽苑”；也通过该
“小区名字”筛选知道该行的“所在区域”是“长丰北城”，将两个值填充上去。
资源文件列表:
房屋价格预测.zip 大约有10个文件
房屋价格预测/house.csv 10.59MB
房屋价格预测/参考文献/- 房屋价格预测/参考文献/河北省石家庄市二手房价格的影响因素分析_孙浩桐.caj 4.16MB
- 房屋价格预测/参考文献/基于机器学习模型的二手房交易价格预测研究_李佳轩.caj 3.36MB
- 房屋价格预测/参考文献/山东省潍坊市二手房价格分析_唐铭昊.caj 1.92MB
- 房屋价格预测/参考文献/沈阳市二手房价格影响因素的统计分析_尹悦.caj 2.46MB
- 房屋价格预测/房屋价格预测.html 5.22MB
- 房屋价格预测/房屋价格预测.ipynb 4.47MB
- 房屋价格预测/房屋价格预测.pdf 1.85MB
- 房屋价格预测/房屋价格预测_new.csv 10.42MB
本文题目来源于2022年数据分析大赛的A题，该文章是本人自己创作而成，从医药电商的店铺、药品和品牌分别进行分析预处理和可视化，最后建立起了时间序列模型进行预测。内容详情可以去本人博客去阅读浏览（免费的哦~）！本压缩包内含比赛题目、比赛数据以及自己创写的代码！
详情内容：
1.进行了数据预处理，包括清洗、整理和转换等步骤，以确保数据的质量和准确性；
2.运用可视化工具将数据呈现出来，以便更好地理解数据之间的关系和趋势；
3.分析店铺、药品和品牌销售各不同的原因分析以及情况，探讨了品牌选择对店铺业绩的影响；
4.利用历史数据对未来的销售情况进行预测。这个模型可以帮助商家做出更准确的决策，提高销售业绩；
5.最后通过对医药电商店铺、药品和品牌的综合分析，我为商家提供了有价值的洞察和建议，帮助他们优化运营策略，提升竞争力。
压缩包里含有丰富的Python基础的资源和代码，思维导图全程是手打上去，本人非计算机专业，自学数据分析，目前工作岗位是大数据分析；这些基础的内容分享给大家，我明白自学数据分析的不易，内涵许多自己在学习过程的注释，后期我会在自己的博客文章里慢慢的发表内容，对于心急学习的伙伴们就可以下载提取学习，希望可以给各位带来帮助！
文章里包涵了：print函数，转义符，保留字，变量三部分，整数类型int( )，浮点类型float( )，布尔类型bool( )，字符串类型str( )，类型转换，算术运算符，赋值运算符，比较运算符，布尔运算符，运算符优先级，选择结构，循环语句，字典，元组，集合，列表，字符串，函数创建，函数返回值，参数总结，变量的作用域，Bug，常见的异常类型，try...except...else...finally结构，面向对象，类的组成，对象实例化，动态绑定，三大特征，模块和包，文件处理，with语句，os模块，os.path模块
pandas121212121212122
在金融市场中，股票价格的波动受到多种因素的影响，为了分析和预测股票价格的走势，投资者可以借助各种技术指标和分析方法。本文旨在通过建立机器学习模型策略对股票价格进行回测的分析，以帮助投资者评估和优化投资策略，从而减少投资风险。
选取了铭普光磁（SZSE.002902）股票，采用了贝叶斯优化调整xgboost模型的超参数，得到了最优的模型参数组合：colsample_bytree：0.8308；learning_rate：0.3443；gamma：0.2381；max_depth：4.0。最后测试集得到的精确度：0.53，效果相对一般，但也不错。
根据对测试集的预测结果进行策略买卖回测，增加了买卖交易的手续费---万一免五。一共进行了63次的买入和卖出，最后由初始资金100000元赚取到为179519.77元，共赚取了79519.77元。为了更好评估该模型回测的效果，计出夏普比率为15.6349，最大回撤为30.24%
这一研究对于股票策略的优化和改进具有一定的参考价值。回测结果仅仅是对过去一段时间的模拟，不能保证未来的表现。因此，在实际应用中，需要谨慎对待回测结果，并不断优化和调整策略。
实际代码文件和shell文件
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更新版本20240925
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