将数据科学应用于房地产的 5 种方法

Python 是一种高级、解释型编程语言，以其可读性和简洁性而闻名。由 Guido van Rossum 创建，并于 1991 年首次发布，Python 的设计理念强调通过使用大量的空白来提高代码的可读性。它支持多种编程范式，包括过程式、面向对象和函数式编程。Python 广泛的库以及动态类型和自动内存管理使其适用于广泛的应用，从 Web 开发到数据科学和人工智能。Python 的声誉也得益于其庞大且活跃的社区，该社区为重要的库和框架生态系统做出了贡献，提高了其对所有技能水平开发人员的通用性和易用性。

Python中的数据科学

Python 中的数据科学包括使用各种库和工具来分析和解释复杂数据。Python 在数据科学领域的流行归因于其简单性、清晰性以及一套为数据操作、分析和可视化量身定制的丰富库。

关键库包括

• NumPy：为大型多维数组和矩阵提供支持，以及一组用于操作这些数组的数学函数。
• Pandas：提供处理结构化数据所需的无缝数据结构和功能，包括 DataFrames，它们允许轻松进行数据清理、操作和分析。
• Matplotlib：一个绘图库，用于在 Python 中创建静态、交互式和动态的可视化。
• Seaborn：基于 Matplotlib 构建，提供了一个高级接口，用于绘制美观且信息丰富的情感图。
• SciPy：用于科学和技术计算，增加了复杂数学计算的功能，包括优化和信号处理。
• Scikit-learn：一个机器学习库，提供简单高效的数据挖掘和数据分析工具，支持各种监督和无监督学习算法。
• TensorFlow 和 PyTorch：深度学习框架，提供构建和训练神经网络的完整环境。

在房地产中应用数据科学的不同方法

将数据科学应用于房地产可以产生有价值的见解和预测，帮助利益相关者做出明智的决策。

方法 1：价格预测

根据位置、大小、卧室数量等各种特征预测资产价格，需要使用回归模型。

示例

输出

 
Mean Squared Error: 3.3881317890172014e-21   

说明

• 创建数据：创建一个包含特征（位置、大小、卧室、浴室、建造年份）和价格的数据框。
• 准备数据：对位置进行编码，分成训练集和测试集。
• 训练模型：拟合线性回归模型。
• 评估：在测试集上进行预测并计算均方误差 (MSE)。

方法 2：市场细分

细分房地产市场，通过使用聚类算法来识别不同的房产类别。

示例

输出

说明

• 创建数据：创建一个包含大小、价格、卧室和浴室的数据框。
• 准备数据：标准化特征。
• 聚类数据：应用 KMeans 聚类，分为 3 个簇。
• 可视化：根据大小和价格绘制簇。

方法 3：投资分析

通过计算房屋的投资回报率 (ROI) 来分析投资潜力。

示例

输出

 
   property_id   ROI
0            1  0.06
1            2  0.06
2            3  0.06
3            4  0.06
4            5  0.06   

说明

• 创建数据：创建一个包含房产 ID、购买价格和租金收入的数据框。
• 计算 ROI：计算投资回报率 (年租金收入/购买价格)。
• 热门投资：显示 ROI 最高的前五处房产。

方法 4：价格趋势分析

通过使用时间序列分析来分析历史价格趋势以预测未来价格。

示例

输出

说明

• 创建数据：使用日期范围创建一个包含日期和价格的数据框。
• 绘制价格：可视化历史价格。
• 预测价格：拟合 ARIMA 模型并预测下一年。

方法 5：需求分析

通过使用数据可视化来分析不同地区房屋的需求。

示例

输出

说明

• 创建数据：创建一个包含位置和需求的数据框。
• 聚合数据：按位置汇总需求。
• 可视化：创建按位置划分的需求条形图。