本文所使用的数据是安居客的二手房数据（爬虫水平不怎样，一爬就404了，所以这边直接用八爪鱼给抓了数据，爬虫的程序之后补上，用八爪鱼爬非常简单，不会的同学可以参一下这个链接https://wenku.baidu.com/view/11cece9859f5f61fb7360b4c2e3f5727a5e924d2.html）。我总共导出了1000多条数据。
我是一个纯小白，所以数据分析的流程参考了https://blog.csdn.net/Caesar1993_Wang/article/details/80237461，并对里面的代码进行了一点自己的补充。
一、初步分析
1、整体二手房房价分析
上海二手房单为面积价格（元/平方米）:
最高价格为：260504
最低价格为：8077
平均价格为：41600.63542642924
中位数为： 37463.0
从图像上看上海二手房房价的分布
图像显示上海市二手房呈现右偏分布。
2、影响房价的因素分析
（1）区位因素的影响
首先让我们看一下不同行政区的房价情况：
从图中结果可以看出崇明的二手房房价最低，徐汇、长宁的价格非常高，几乎是上海周边、崇明的8倍。让我们对各个行政区的房价箱线图，看其数据的分布情况：
箱线图显示浦东、徐汇、静安有较高的异常值点，上海周边、崇明、金山的房价较低且分布集中。
（2）面积对房价的相关性分析
从散点图中可以看出第一梯队的黑色散点相对偏向左上方，前一梯队的整体上高于后一梯队。面积与房价的具体关系，我在这里用一元线性回归的结果具体展示：
1.1上面直线图显示，第一梯度的线斜率均为正，即随面积的增加，单位房价在增加，并且相比于其他线基本上更为陡峭，也就是位于繁华地带的上海二手房房价单价随面积增加的斜率更大。
2.2金山、虹口、杨浦的房子竟然随着面积的增大，单位面积的房价在减少
3.3第二梯度的二手房，随着面积增加二手房的单位面积价格也在增加 #总结来看，繁华地段的房子真的很值钱，寸金寸土，而不是繁华地段的房子单位面积价格增幅就比较少，也就没有像繁华地带那么值钱
二、区位的进一步分析
前文已经对各个区位的房价进行了粗略的分析，接下来将进行区位的进一步分析。
（1）绘制二手房的热力图
绘制二手房热力图的时候，我们需要各个房子的经纬度坐标，这里可以借助百度API进行获取。
【获取百度api方法：前往http://lbsyun.baidu.com/，注册后进入控制台，创建应用，注意应用类别需要时浏览器端，不然打不开。创建完成后，你便会得到你的ak，之后便可用这个ak爬取你的数据啦】
将得到经纬度数据保存后，我们可以读取它，并将经纬度、价格数据进行成之后可以填进网页的格式，转换方式如下：
得到经纬度，价格数据后，可以把var points的数据改成你自己的。（这边用到的网页代码是我去http://bbs.lbsyun.baidu.com/forum.php?mod=viewthread&tid=135854粘过来的）
然后因为我研究的是上海二手房，所以把var point=new BMap.Point（经度，纬度）改成上海的经纬度（121.48038,31.236363）。
最后会绘制结果如下：
关于绘制热力图方法，这边写的很粗略，有兴趣的可以看一下这个网页：https://blog.csdn.net/xxzj_zz2017/article/details/79396980
（2）获取各房源距区政府、最近地铁站的距离
以获取房源的方式，同样爬取上海市地铁站、区政府的坐标位置：
在计算区政府与最近地铁站距离的时候，可以采用百度地图API获取，我这边直接用经纬度的计算方法进行了一个计算（参考链接：https://blog.csdn.net/koryako/article/details/51864161）
我们将得到的距离数据与价格同样绘制散点图，看两两之间是否存在关系
上图显示长宁区等第一梯队的区域虽然离区政府远，但不不影响它们房价的高
#本份数据大部分的房源离地铁站都挺近的，对于四个梯度的房子来说，散点图没有很明显的趋势显示地铁对房价的影响，需要做进一步研究。
三、机器学习预测
到此，我已经将做预测需要的数据收集完毕，
实际上影响房价的因素有很多，因此接下来采用机器学习方法综合考虑多个因素对房价的影响，并建立预测模型
本份数据涉及4个自变量（房屋面积、所在行政区划、与区政府及与最近地铁站之间的距离）和1个因变量（房价）
行政区划特征为文字，这里需要使用one-hot编码（https://www.cnblogs.com/lianyingteng/p/7792693.html）
在进行预测前，首先使用one-hot编码修改特征"district"
1、线性回归预测
散点图显示，模型预测效果良好，但当房价高起来时没有低房价的预测效果好。
2、支持向量机回归
支持向量机回归中选用不同核函数进行回归，具体结果为：
各结果显示的是在测试集上的拟合结果，其中径向基核函数的支持向量机回归效果较好，但略差于线性回归
3、集成模型回归
集成模型这里选用了随机森林、极度随机森林、梯度提升回归进行研究。
把所需要的库先import进来
使用三种集成模型的回归结果来看，随机森林的回归效果较好，且比支持向量机回归结果要好。
将随机森林的回归结果同样可视化：
对比线性回归和随机森林的图，直观上随机森林回归在高房价预测时的预测效果要好一点。
四、结语
本篇通过八爪鱼获取上海市二手房数据，利用百度API获取房源具体位置，计算得到房源距离区政府、最近地铁站的距离，最后利用房价与面积、两个距离、区政府划分情况进行房价预测。
后面的机器学习预测写的比较笼统，因为我不太懂这些算法后面的原理，所以会找时间具体看一下推一下，在对这份数据做更有效全面的分析。