北京二手房数据可视化分析

百度地图API AK申请

• 打开百度地图开放平台，登录账号。
• 进入“我的应用”页面，点击“创建应用”。
• 填写应用名称，IP白名单设为0.0.0.0/0，提交应用。

地址转换函数

• 使用get_location函数，将地址和AK参数传入百度地图API，获取经纬度数据。
• 以下是代码示例：

def get_location(address, AK):      url = f'http://api.map.baidu.com/geocoding/v3/?address={address}&output=json&ak={AK}&callback=showLocation'      res_test = requests.get(url).text      lng = json.loads(res)['result']['location']['lng']      lat = json.loads(res)['result']['location']['lat']      return lng, lat

房价分布

• 最高房价接近19万元/平方米，最低房价仅为1.5万元/平方米。
• 1.5万元的数据存在明显异常，可能是误报或误植。
• 房价分布显示，北京二手房交易市场呈现明显分层现象。

地段分布

• 高房价区域集中在三环四环附近，医院、|array等要素支撑房价。
• 低房价区域则分布在市郊，部分地区房价显著低于市场平均水平。

建筑年份

• 数据显示，北京二手房的建筑年份集中在2002-2010年期间。
• 2015年之后，新建住房quarters 增加，但房价总体呈现回落趋势。

高房价地段

• 集中的在中心城区，_expand ilemleri一般包括大学区或高端社区。

低房价地段

• 多分布在城市的边缘地区，部分房产的实际销售价格远低于市场价。

意外现象

• 数据中仍有少量房价异常数据，这可能反映了房主在描述房源时存在不当表现。