爬取获取的Q房网南京二手房数据，仅供参考。本数据集看用来做数据挖掘与分析，通过已有的房屋所处地区、房屋所在板块以及均价，可以恩熙出南京那个板块的小区房价变动趋势最明显。

房价数据集，用于数据分析，模拟。

第5章 LinearR/PLR/SVR/KNN/DTR/RFR（测算房价） python数据挖掘预测Boston房价  以上为两个博客，本文都是从中整理而来 第一个数据集，包名如下： housing.csv 0.00632 18.00 2.310 0 0.5380 6.5750 65.20 4.0900 1 296.0 15.30 396.90 4.98 24.00 0.02731 0.00 7.070 0 0.4690 6.4210 78.9

租赁信息自动化采集和智能分析系统 本项目主要建造了一套出租房信息自动采集与智能分析系统，转换能自动且高效地整合各平台的数据，对可变数据进行数据分析，挖掘以及房屋预测，并建立一个可视化展示和用户互动体验的平台 主要合并一下几个部分实现 数据采集​​：采用Scrapy爬虫框架实现 数据清洗：使用Spark + HDFS流处理数据，生成数据集 数据挖掘：使用seaborn，matplot显示 房价预测：数据预处理+使用sklearn包中机器学习模型进行预测 系统展示： 初步：Django框架，数据库：