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北京房价可视化分析

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数据

数据来自于链家网(https://bj.lianjia.com) 和百度地图,房源信息是链家网上2017年5月10日北京的25217条二手房信息,并根据二手房的坐标抓取了二手房附近的周边设施信息,包括地铁、公交、学校和医院等。

可视化设计

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1.房价分区对比

北京市有16个区2个县,不同区县的人文环境,地理环境和经济发展水平不同,房价自然会有差别,通过分区展示北京的房价,可以从宏观的角度来了解北京房价分布状况。

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2.房价散点图

每一套二手房有对应的坐标和单价信息,可以将每一套二手房当做一个点,单价高低进行颜色编码,在地理坐标空间中绘制散点图,用最简单的方式来展示北京房价分布。

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3.房价热力图

使用一定大小的经纬度步长来将北京划分为众多小区域,用不同颜色来编码房价水平,房价越高颜色越深,这样就能够绘制出北京房价的热力图,可以更精细地展现北京房价的分布情况。

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4.房价等价图

类似于等高线和等温线,这里将绘制出北京房价的等价图,从而勾勒出北京房价内在的分布规律,以便更好的了解北京房价的具体情况。

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5.周边设施可视化

以上四种方式展示了北京房价的分布情况,从中可以得到很多关于北京房价分布的规律,这里通过对房子周边设施的可视化分析,来解释房价分布规律出现的原因。

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技术说明

  1. Web——ThinkPHP
  2. 数据库——Mysql
  3. 地图——百度地图插件
  4. 可视化——Echarts.js, Maobox GL
  5. 爬虫——scrapy