链家网武汉二手房数据分析
深入洞察武汉二手房市场：数据驱动的价格预测与区域分析
武汉限购政策后的市场转变，一手房供应紧张，推动了二手房市场的繁荣。本文利用Python的强大工具，通过BeautifulSoup和requests爬取链家网武汉9区的详尽二手房数据，包括区域、楼盘、价格等关键信息，共计10个字段，为房价预测和市场分类提供了丰富数据基础。
数据探索与模型构建
1. 数据采集与清洗
我们抓取的CSV文件中，包含了16028套珍贵的二手房数据，截至4月13日，涵盖了各区域的详细情况。其中，"3室2厅"的房源数量最多，但存在显著的区域分布不均——江岸区、东湖高新技术区和洪山区的房源供应量尤为丰富，而江夏区和青山区相对较少。
2. 政策与房价脉络
武昌、青山、洪山的房价较高，如武昌区由于靠近湖北省委、华中科大和东湖风景区，房价自然上扬。青山区的高价位源于其独特的地理位置和稀缺性，而江夏区则因其宜居性和汤逊湖的自然环境吸引买家。历史数据显示，1996年至2015年间，房市经历多次波动，尤其2009年政策调整推动了大量新房建设。
政策影响与市场分析
城区购房政策如20万以上即可落户，对楼市产生了显著影响。价格较高的区域如融科天城三期，凭借卓越的地理位置和知名开发商的投资，房价坚挺。对比各城区房价，武昌、青山、江岸和东湖高新区的均价普遍在2万元/平米以上，而江夏区则相对亲民，受交通和辐射效应影响。
3. 数据处理与模型应用
通过数据清洗和预处理，我们对户型进行归类，将少量房源标记为"其它"。可视化工具如geom_treemap展示了房价与区域、户型的关联。聚类分析采用k-means方法，将房源分为15类，揭示了不同区域的房价特性。通过线性回归，我们发现单价、建筑年份、面积和楼层等变量对房价有显著影响，预测模型解释力高达98.3%。
市场特性与居住选择
武汉的二手房市场可分为三大类：宜居型的汉阳、江岸和东西湖，以中等面积的房源为主（1、2类）；发展型的江夏和江岸，由于新项目较少，更适合追求成长性的购房者（1类）；而洪山的3-4环地带，大户型房源价格较高（4类）。
总的来说，武汉的二手房市场呈现出明显的区域特色和价格差异，房价受政策、市场周期和地理优势等多种因素交织影响。未来的研究可以进一步探讨更丰富的特征，如社区环境、配套设施等，以更全面地洞察武汉二手房市场的动态。
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