链家网上海市二手房数据采集与分析

湖南商务职业技术学院毕业设计

目录

1引言1

1.1项目背景1

1.2开发环境与工具1

1.2.1Python简介1

1.2.2hadoop简介1

1.2.3pyecharts简介2

2需求分析2

2.1可行性需求分析2

2.2采集目标功能分析3

2.3关键技术分析3

2.3.1网络爬虫技术3

2.3.2文件存取技术3

2.3.3可视化技术3

3数据采集4

3.1采集页面分析4

3.2字段分析5

3.3编程实现5

4数据清洗与处理10

4.1数据清洗说明10

4.2数据清洗需求10

4.3编程实现11

5数据统计与分析14

5.1数据准备14

5.2数据分析与展示15

5.2.1统计上海各区的房源数量和价格15

5.2.2统计每年建造的房屋数量和价格16

5.2.3统计最受欢迎的的楼层和平均价格17

I

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5.2.4统计各个户型的数量个平均价格18

5.2.5分析关注人数与价格之间的关系19

5.3本章小结20

6设计小结20

参考资料21

II

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链家网上海市二手房数据采集与分析

1引言

以上海市的链家网二手房数据为研究对象，利用Python编程语言和相关技

术，完成了数据采集、清洗、分析和可视化等一系列工作。通过对房屋价格、

面积、位置、户型、朝向等多维度数据的统计分析，可以更好地了解上海市二

手房市场的现状和趋势，为购房者、房地产公司和政府监管部门提供有益的参

考。同时，本毕业设计也探讨了Python在数据采集、清洗、分析和可视化等方

面的应用，对于进一步提升相关领域的数据处理能力和技术水平有一定的参考

价值。

1.1项目背景

随着中国城市化的快速发展，房地产市场成为一个非常重要的经济领域。

其中，二手房市场对于购房者、房地产公司以及政府监管机构都具有重要意义。

因此，对二手房市场的数据进行采集和分析，可以帮助人们更好地了解市场现

状，做出更明智的投资决策，同时也可以帮助政府部门监管市场秩序。而在这

一过程中，数据采集、清洗、分析和可视化等技术都发挥着至关重要的作用。

1.2开发环境与工具

1.2.1Python简介

Python是一种高级编程语言，它的语法简洁易懂，学习曲线较为平缓，因

此被广泛应用于各种领域，包括Web开发、数据科学、人工智能等等。Python

可以运行在多个操作系统上，包括Windows、MacOS和Linux，而且有丰富的第

三方库和工具可以方便地实现各种功能。Python也有很多优秀的开源项目和社

区支持，使得开发和分享代码变得更加容易。总之，Python是一门易学易用、

功能强大、生态丰富的编程语言。。

1.2.2hadoop简介

Hadoop是一个用于处理大数据的开源软件框架，可以在廉价的硬件设备上

运行。Hadoop的两个核心模块是HDFS和MapReduce。HDFS（HadoopDistributed

FileSystem）是一个分布式文件系统，可以将数据存储在多台服务器上，提供

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高可靠性和容错能力，同时也支持大数据的高速读写。MapReduce是一种数据处

理模型，它能够并行处理大规模数据集。它将数据划分成许多小的块，并在集

群上进行并行计算，最后将结果汇总起来。MapReduce的核心思想是将数据分布

式地处理，这样可以充分利用大规模集群的处理能力，从而实现快速处理大数

据。

1.2.3pyecharts简介

Pyecharts是一个Python可视化库，它可以帮助用户用代码生成各种各样

的图表，比如折线图、柱状图、饼图等。它使用的是百度的Echarts图表库作

为底层支持，因此生成的图表非常漂亮、交互性强。同时，Pyecharts还具有良

好的可扩展性和灵活性，可以与各种Python框架和数据源进行集成，使用非常

方便。

2需求分析

2.1可行性需求分析

1)技术可行性

采集部分：使用Scrapy框架进行数据爬取，该框架已经成为Python爬虫

领域的标准框架，可用于高效地提取所需的数据。清洗部分：使用MapReduce

处理数据，该技术可以分布式处理大规模数据，能够处理上海链家网的海量数

据。分析部分：使用Hive进行数据分析，该工具可以轻松地处理大规模的数据

集，并且具有高性能和可扩展性。可视化部分：使用Pyecharts库进行数据可

视化，该库是一个基于Echarts的Python可视化库，可以将数据转换为直观、

易于理解的可视化图表。

2)资源可行性

采集和分析数据需要大量的计算资源，而且上海链家网二手房数据的更新

速度很快，因此需要强大的硬件和网络资源来支持项目的正常运行。本项目需

要使用高性能的计算机和高速的网络连接，确保数据采集、清洗、分析和可视

化过程的高效性和稳定性。

3)经济可行性

本项目的经济可行性主要取决于成本和收益之间的平衡。对于成本方面，

需要考虑硬件和软件的费用、人力成本等；对于收益方面，可以通过数据分析

和可视化，为房地产投资者提供有价值的信息和指导。同时，还可以通过出售

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数据或提供数据服务等方式获得收益。

2.2采集目标功能分析

本次项目的数据集的来源是上海链家网二手房网站,是通过scrapy爬取上

海市二手房的全部数据。分析链家网网页信息,明确我们需要爬取的二手房出租

参数有租房名称、住房简介、地址、住房类型、户型、价格、建筑面积在对原

始数据进行预处理后我们会对其数据进行多个维度的分析。

2.3关键技术分析

2.3.1网络爬虫技术

网络爬虫（又称为网页蜘蛛，网络机器人，在FOAF社区中间，更经常的称

为网页追逐者），是一种按照一定的规则，自动地抓取万维网信息的程序或者

脚本。另外一些不常使用的名字还有蚂蚁、自动索引、模拟程序或者蠕虫。但

是，网络爬虫技术的使用需要遵守相关法律法规和道德规范，同时应尊重网站

的隐私和版权，不进行恶意访问和数据滥用。

2.3.2文件存取技术

文件存储技术是指用来存储和管理数据文件的技术，包括硬盘、U盘、光盘、

磁带等储存介质。在计算机应用中，文件存储技术是最基本、最常用的技术之

一。在文件存储技术中，硬盘是最常用的储存介质之一，其使用成本低、容量

大、读写速度快、可靠性高。U盘则是一种小型、便携式的存储设备，可随身携

带，容量较小但读写速度较快。光盘也是常见的储存介质，它具有高容量、长

期保存、易于传播等特点。磁带则主要用于备份数据和存档，其存储容量较大，

但读写速度较慢。

2.3.3可视化技术

可视化（Visualization）是利用计算机图形学和图像处理技术，将数据转

换成图形或图像在屏幕上显示出来，再进行交互处理的理论、方法和技术。在

数据分析领域，可视化技术可以帮助人们更好地理解数据，从而做出更准确的

决策。在现代数据处理技术的发展中，可视化技术成为数据处理技术不可或缺

的一环，它可以使复杂数据变得易于理解和应用。

3

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3数据采集

3.1采集页面分析

链家网（）是中国最大的房地产在线交易平台之一，成立于

2001年，总部位于北京市。该平台提供了房屋买卖、租赁、房屋估价等房地

产相关服务，涵盖了全国范围内的房地产信息。在链家网中，每个城市都是一

个独立的url,比如长沙市的url和上海市的url不相同，也不能通过跳转进

入其他城市的页面。

本次项目主要采集上海市的房源信息，在百度搜索上海链家网即可找到官

网，如下图3-1所示：

图3-1上海链家网

由于上海市房源数量非常巨大，如果使用requests进行数据采集，效率会

相当低下。requests主要用于小规模的数据抓取和简单的爬虫需求，而scrapy

更适用于大规模的数据抓取和复杂的爬虫需求。

所以本次项目使用scrapy进行数据采集，scrapy有以下几个特点：

1)高效性：Scrapy基于Twisted异步网络框架实现，可以高效地处理大规模

爬取任务，支持并发和异步请求，能够快速地爬取目标网站的数据。

2)可扩展性：Scrapy提供了多种可扩展的组件，如中间件、扩展和管道，用

户可以通过编写自己的组件来实现各种自定义功能和扩展需求。

3)灵活性：Scrapy提供了丰富的配置选项和可定制化的设置，用户可以根据

实际需求来自定义爬虫的行为、流程和数据处理逻辑。

综上所述，Scrapy是一款功能强大、高效、可扩展、灵活、方便、处理规则丰

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富、支持多种数据格式的Python网络爬虫框架，适用于各种规模和复杂度的爬

虫任务。

3.2字段分析

点击页面的“开始找房“按钮，进去选房页。在选房页中可以在筛选框中条

件查找自己感兴趣的房源，在本项目中为了保证数据分析的真实性和正确性，

这里需要全量采集数据，筛选框中都选择全部。如下图3-2所示：

图3-2房源筛选页

本次数据采集的字段有：房源名称、区域、地址、户型、面积、年份等字段，

这些字段都在缩略页中有显示，如下图3-3所示：

图3-3房源字段

通过观察发现，大多数字段都保存在HTML中，在解析字段时，可以直接使

用xpath方法进行获取。其中“区域“字段比较特殊，在缩略页中并没有显示，

所以在采集“区域”字段时需要逐一请求每个区域的url，并将该区域名称进行

保存。

3.3编程实现

到指定的目录下，打开命令窗口，输入如下命令创建scrapy项目，如下图3-4

所示：

5

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图3-4创建scrapy项目

其中，lianjia是项目名称，执行该命令会在当前目录下创建一个名为

lianjia的Scrapy项目。该项目的目录结构如下图3-5所示：

图3-5scrapy项目的目录结构

Scrapy项目创建完成后，还需要根据具体需求进行配置和修改，比如编写

书解析方法、设置User-Agent、设置Pipeline、设置爬取速度限制等等。

1、Spider类实现

在Scrapy中，Spider类是用户编写爬虫程序的核心类，它定义了如何进行

网页抓取、如何提取数据以及如何跟进链接等一系列操作。在Spider类中，用

户需要定义一些属性和方法来实现网页爬取的流程和逻辑。

需要设置的关键属性如下图3-6所示：

图3-6设置spider类的属性

这些基本属性的设置可以在Spider类中进行，用于指定爬虫程序需要爬取

的网站和页面。在爬虫程序运行时，Scrapy会根据这些属性自动发送请求，并

把响应数据传给回调函数进行处理，从而实现数据的抓取和处理。

在回调函数parse方法中，通过xpath语法定位到区域的列表页，通过for

循环遍历每个区的url。如下图3-7所示：

图3-7区域列表

Parse方法的详情如下图3-8所示：

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图3-8parse方法

该parse方法是获取区域url和名称的关键方法。通过XPath表达式从响

应对象中提取出上海所有区的链接和名称，存储在area_items变量中。通过循

环遍历所有的区链接和名称，并且通过yield语句将链接和名称封装在Request

对象中返回。每个Request对象都会被Scrapy框架自动发送请求，且返回的响

应数据会被传递给parse_area方法进行处理。它从起始URL开始，逐步解析网

站上的页面，抽取出需要的数据，并通过yield语句返回给Scrapy框架的

parse_area方法继续处理。

parse_area方法如下图3-9所示：

图3-9parse_area方法

在parse_area方法中，通过循环遍历每个房源的标签，通过xpath方法获

取房源的各个字段，并将这些字段保存到字典中，并通过yield语句返回给

Scrapy框架进行后续处理。

前面的parse方法和parse_area方法可以获取到房源的所有字段，但是还

无法进行翻页处理，所以在parse_area方法中加入以下代码即可进行翻页，如

下图3-10所示：

图3-10翻页处理

next_page_url：该语句通过XPath表达式获取下一页的链接。在该实现中，

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//a[contains(@class,"item-next")]/@href表示查找包含class属性值

为"item-next"的a元素，并且获取它的href属性值。ifnext_page_url：

该语句判断下一页的链接是否存在。如果存在，就继续进行下一步操作；否则，

程序结束。

response.urljoin(next_page_url)：该语句用于将下一页的链接转换为绝

对路径。在Scrapy框架中，如果请求的URL是相对路径，则需要使用该语句将

其转换为绝对路径，以便正常访问网站。

2、LianjiaItem类实现

在Scrapy中，Item是用于存储爬取到的数据的容器，类似于字典（dict）

的数据结构。通过定义一个Item类型，并指定其包含哪些字段，可以将爬取到

的数据存储为结构化的形式，便于后续的数据处理和存储。

Scrapy中的Item类需要继承自scrapy.Item类，并通过定义各个字段来

描述数据的结构。每个字段都是scrapy.Field类型的实例，用于描述每个字段

的类型和属性，如是否允许为空、是否需要进行数据类型转换等。

在Spider中，当爬取到一条数据时，可以将其打包成一个Item实例并通

过yield语句返回，从而传递给ItemPipeline进行后续处理。Item是一种

轻量级的数据容器，与数据存储和处理逻辑解耦，使得爬虫代码更加简洁清晰，

也方便进行代码复用和维护。

LianjiaItem类如下图3-11所示：

图3-11LianjiaItem类

LianjiaItem类是scrapy.Item子类，用于存储从上海链家网爬取的房源信

息。其中，每个字段都是scrapy.Field类型的实例，用于描述每个字段的类型

和属性。在spider中获取到的房源信息会被打包成一个LianjiaItem实例并

在yield语句中返回，从而传递给Pipeline进行后续处理。

3、Pipeline类实现

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在Scrapy中，Pipeline是用于对爬取到的数据进行处理的组件。Pipeline

接收爬虫Spider返回的Item对象，然后进行一系列的处理，例如数据清洗、

数据过滤、数据存储等，并将处理结果传递给下一个Pipeline或输出到文件系

统、数据库等存储介质。

LianjiaPipeline类如下图3-12所示：

图3-12pipeline类

该Pipeline会将爬取到的数据保存到一个txt文件中。在初始化函数

__init__()中，会创建一个文件对象self.file，文件名为"shData.txt"，模式

为"w"即写模式，编码为"utf-8"。然后，将该文件的第一行写入数据字段的名

称，即LianjiaItem类中定义的字段名称。在process_item()函数中，将传入

的item对象转换为字符串格式，并写入文件中。最后，关闭文件的操作在

close_spider()函数中完成，该函数会在爬虫结束时自动被调用。

4、运行爬虫程序

使用scrapycrawllianjia命令即可启动scrapy框架，程序运行结束后回

到当前目录下生成shData.txt，打开shData.txt文件如下图3-13所示：

图3-13shData.txt

数据采集是数据分析和数据挖掘的重要前置步骤，获取到的数据可以用于建

模、预测、分类、聚类、可视化等任务。本项目一共采集了6万多条记录，这

个数据量已经满足了数据分析和可视化的要求。

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4数据清洗与处理

爬虫采集上海链家网二手房源数据后，可以进行数据清洗来保证数据的质量

和准确性，包括数据去重、数据筛选、数据格式化等，以便更好地进行数据分

析和挖掘。例如，在上海链家网爬取的二手房源数据中可能会存在重复数据，

如同一个房源在不同的时间点被采集，采集到的数据可能存在略微差异，因此

需要进行数据去重处理，以避免数据分析时对同一数据进行重复计算，从而导

致分析结果的误差。

4.1数据清洗说明

使用MapReduce进行数据清洗的优势在于其具有可伸缩性和容错性。它是

一种分布式计算框架，能够将大数据集分成若干个小数据集，对小数据集进行

计算，最后将计算结果进行合并，从而实现分布式计算。因此，当数据量非常

大时，可以使用MapReduce将数据分布到多台计算机上进行处理，提高处理速

度和效率。此外，MapReduce还具有容错性，即当某台计算机出现故障时，可以

将任务重新分配到其他计算机上进行处理，从而保证了整个数据处理过程的可

靠性和稳定性。

4.2数据清洗需求

原始文件的数据格式为txt文件，字段之间使用逗号进行分隔，在使用

maoreduce读取文件时，需要使用逗号切分每一行，编写对应字段的数据清洗方

法。通过观察原始数据，可以剔除以下几点数据清洗需求：

1)House_info字段是一个复合字段，可以从该字段拆分出：房型、面积、朝

向、装修风格、楼层和房源类型等字段

2)follow_info字段同样也是一个复合字段，从该字段中拆分出：关注人数和

发布时间。

3)在all_price和square_price字段代表价格字段，在原始数据中，价格使

用逗号分隔，这一点跟字段分隔符发生了冲突，如下图4-1所示：。需要将

该字段格式化，并剔除单位。如：”52878,806元/平”处理之后为：

“52878806“。

图4-1价格字段的格式

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4.3编程实现

house_info字段是一个复合字段，通过观察发现，它有两种格式，第一种

是包含了“年建”字段，第二种是不包含“年建”字段，在切分成数组后长度

上会有区别，包含“年键”的数组长度为7，不包含”年键”的数组长度为6。

这两种情况需要分别处理。代码如下图所示：

图4-2处理house_info字段

clean_house_info方法，用于清理链家网二手房源信息中的

"house_info"字段。方法接收一个字符串类型的"house_info"，并将其按照

"|"字符进行切分。如果切分后的数组长度为7，则将"|"替换为","并返

回字符串。如果长度不为7，则调用"connect"方法将切分后的前5个元素

拼接成一个字符串，并在第5个和第6个元素之间添加两个逗号，然后再与

最后一个元素拼接并返回一个字符串。

connect，用于将多个字符串连接起来，并以逗号分隔。其中用到了可变

参数，和StringBuilder类，代码如下4-3所示：

图4-3connect方法

通过编写clean_follow_info方法用于处理follow_info字段。该方法使用

正则表达式解析输入字符串follow_info，提取出其中的数字，并拼接成以逗号

分隔的字符串返回。

具体步骤如下：

1)使用正则表达式(\\d+).*?(\\d+)编译一个模式compile；

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2)使用模式compile对输入字符串follow_info进行匹配，返回一个匹配器

matcher；

3)如果匹配成功，提取出第一个数字和第二个数字，并拼接成以逗号分隔的字

符串返回；

4)如果匹配失败，返回以两个逗号分隔的空字符串。

例如，当输入字符串follow_info为看房5次，历时1个月时，该方法的返

回值为5,1。代码如下图4-4所示：

图4-4clean_follow_info方法

在前面数据清洗需求分析小结已经提到，all_price字段和unit_price字

段种的逗号与字段分隔符发生冲突，为了避免后续的数据处理发生错误，这里

需要进行处理。clean_price方法如下图4-5所示：

图4-5clean_price方法

该函数实现的是清洗房源价格的功能，将价格拼接成统一的格式。输入参数

有两个：price_pre是房源价格的前缀，price_slice是房源价格的后缀，剔除

后缀种的单位字符串，最后将前缀和后缀拼接成新的字符串，并返回。

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在map方法种，利用数据清洗方法处理各个字段，map方法代码如下图4-6

所示：

图4-6map方法

用于HadoopMapReduce中的数据清洗。该函数会将输入的一行数据按照逗

号分隔符进行切割，如果切割后的字段数量不为10，则返回，否则进行数据清

洗操作。具体地，它会调用clean_house_info()函数，将房屋信息中的竖线符

号“|”替换为逗号“,”；调用clean_follow_info()函数，从关注信息字段中

提取出关注人数和带看次数；调用clean_price()函数，将价格信息字段中的元

/平去掉。

数据清洗完成后，函数会将处理后的字段用逗号拼接成一个字符串，并在最

后一个字段后面加上换行符，再写出到Hadoop的输出文件中。由于MapReduce

中的输出要求是键值对形式的，因此在这里键使用了NullWritable类型，值则

是Text类型，代表输出的是一个文本字符串。

在main方法中，指定输入和输出路径，用于将输入的数据集和输出的结果

写入到指定的文件中。创建了一个MapReduce作业，并为其设置了相关的属性，

例如Mapper类和Reducer类，输入键和值以及输出键和值的类型。使用Hadoop

的Configuration类创建了一个配置对象，用于设置作业相关的属性，例如集

群的地址和端口等。调用waitForCompletion()方法来启动作业并等待其完成。

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图4-7mapreduce运行日志

程序运行结束之后会到指定的目录中生成output文件夹，这个output文件

夹中的part-r-00000文件就是数据清洗的结果文件。如下图4-8所示：

图4-8mapreduce运行结果

5数据统计与分析

5.1数据准备

数据分析部分使用hive数据仓库管理工具来完成，hive能够数据文件映射

成一张表，它提供了类SQL语句和大量的函数。Hive数据存储使用的是hdfs分

布式文件系统，计算引擎用的mapreduce框，所以能够比较轻松的处理大数据。

创建hive表将数据文件导入，如下图5-1所示:

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图5-1创建hive表

使用hive提供的load语句将part-r-00000文件导入到hive表中，因为是

从本地文件系统导入，所以在命令中需要加入local关键字。如下图5-2所示：

图5-2数据导入

数据导入成功之后就可以使用sql对数据进行多维度、多角度的分析了。

数据分析结果使用insertoverwrite语句导入到本地，后续使用pyecharts进

行数据的可视化。

5.2数据分析与展示

5.2.1统计上海各区的房源数量和价格

编写sql查询上海链家网的房源数据按照区域分组，并按照数量从多到少排

序。查询结果包括区域、房源数量以及每个区域平均房价（保留两位小数）。

selectregion,count(1)asnum,round(avg(unit_price),2)asprice

fromshlianjie

groupbyregion

orderbycount(1)desc

图5-3统计上海各区的房源数量和价格

从上图可知，徐汇区是上海市二手房数量最多的区，其次是浦东区和普陀区。

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其中，徐汇区二手房数量达到14965套，远远超过其他区，可能是由于其交通

便利、人口密集等因素影响的结果。

在二手房平均价格方面，徐汇区同样是最高的，达到71637.43元/平米。其

次是浦东区、普陀区和宝山区。从平均价格来看，这些区的二手房市场相对较

为活跃，购买者的购房意愿较强。

从区域分布来看，这些二手房数量和平均价格较高的区域大多位于上海市中

心区域和新城区域，包括徐汇区、浦东区、普陀区、黄浦区和静安区等。这些

区域的房价相对较高，可能是由于其地理位置优越、城市资源丰富等因素影响

的结果。

5.2.2统计每年建造的房屋数量和价格

从shlianjie表中提取出年份，并统计每个年份的房源数量和平均单价，然

后按照房源数量倒序排序。

selectregexp_extract(year,"\\d{4}")asyear,count(1)as

num,round(avg(unit_price),2)asprice

fromshlianjie

groupbyregexp_extract(year,"\\d{4}")

orderbycount(1)desc

图5-3每年建造房屋的数量和价格

根据上面的数据，我们可以了解到上海市从1955年至2021年期间，共建造

房屋共计41515套，建造的年代分布比较广泛，其中，1980年至2008年是上海

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市建造房屋数量比较密集的年代。下面是该数据的分析报告：

其中，房屋数量的最大值为3711套，最小值为2套，平均值为728.77套；

建造房屋的平均价格的最大值为147976元/平方米，最小值为45555元/平方米，

平均值为77911.56元/平方米。

5.2.3统计最受欢迎的的楼层和平均价格

将房屋所在楼层（storey）、关注度（follow）、房屋数量（num）和平均

单价（price）分组，并按关注度从高到低排序，最后限制结果为前10条记录。

关注度越高代表该楼层越受欢迎。

selectstorey,sum(follow)asfollow_num,count(1)as

num,round(avg(unit_price),2)asprice

fromshlianjie

groupbystorey

orderbysum(follow)desc

limit10

图5-4统计房源的分布

中楼层和高楼层是二手房市场的主要房源类型，其中中楼层房屋数量最多，

高楼层房屋价格相对较高。在中楼层中，6层建筑的数量最多，而在高楼层中，

18层和19层建筑的数量最多。顶层房屋数量相对较少，但价格较低，可能受到

楼层高度的限制。高楼层（共10层）和16层建筑的数量相对较少，可能受到

市场需求和规划规定的限制。高楼层（共32层）建筑数量相对较多，但价格较

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低，可能受到建筑物所在区域和建筑年代的影响。

总之，楼层高度在二手房市场中具有重要影响，购房者应根据自身需求和预

算综合考虑。

5.2.4统计各个户型的数量个平均价格

统计链家数据中每种户型的数量和均价。其中unit_type是户型的类型，例

如：“1室1厅”、“2室1厅”等等。num统计了该户型的房屋数量，price

统计了该户型的平均房价。

selectunit_type,count(1)asnum,round(avg(unit_price),2)asprice

fromshlianjie

groupbyunit_type

图5-5统计各户型的数量和平均价格

首先，根据数据，3室2厅户型是数量最多的，其次是2室1厅和1室1厅，

数量分别为19832和5453。而户型数量最少的为8室3厅，仅有12个。此外，

4室1厅、3室1厅、4室2厅和2室2厅这些常见户型的数量也较多。

其次，就平均价格而言，8室3厅和4室3厅这两种户型的平均价格最高，

分别为102919和65586.22元。而6室3厅和高档大户型5室3厅的平均价格

则相对较低，分别为29992.5和47314.4元。从整体来看，各个户型的平均价

格都在6万到8万之间，没有太大的差别。值得注意的是，1室0厅和3室0厅

的样本数量较少，平均价格的可靠性可能较低。

综上所述，根据提供的数据分析，房屋的数量和平均价格与户型有关，不同

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户型的数量和价格也有所不同，其中6室3厅和8室3厅的平均价格较高，而1

室1厅和2室1厅的数量较多。

5.2.5分析关注人数与价格之间的关系

从shlianjie表中选择关注人数数（follow）和单位价格（unit_price），

并且只保留跟随数不等于0的行。根据关注人数和单位价格绘制出散点图，即

可分析其中的关系。

selectfollow,unit_price

fromshlianjie

wherefollow!=0

图5-6关注人数与价格之间的关系

根据数据，可以看出高房价的房屋关注人数较少，低房价的房屋关注人数较

多。

从统计学的角度来看，这个结论得到了很好的支持。房价与关注人数之间的

相关性是负相关的，即房价上涨时，关注人数下降。这种趋势可能与消费者的

心理有关，高房价的房屋一般比低房价的房屋更为昂贵，购买者通常更为谨慎，

关注度较低。另外，低房价的房屋通常更适合购买者的预算，因此更多的购买

者会对其关注和关心。

在未来的房地产市场分析中，这种趋势可以被用来预测购房者的关注点，以

及如何调整营销策略以吸引更多的潜在客户。

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5.