📊 數據集概覽

在上一篇博客中，我們成功爬取了鏈家網的西安二手房數據，現在讓我們來深入分析這些寶貴的數據。數據集包含以下關鍵字段：

• 標題：房源描述信息
• 位置：房源所在區域
• 房屋類型：户型結構
• 面積：房屋面積（平米）
• 單價：每平米價格
• 總價：房屋總價（萬元）
• 關注：房源被關注次數

🛠️ 技術棧準備

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import jieba
from wordcloud import WordCloud
from collections import Counter

📈 四大分析維度

1. 🗺️ 位置分佈分析

目的：瞭解西安各區域的房源供應情況

# 數據清洗與位置統計
df['位置'] = df['位置'].str.strip()
location_counts = df['位置'].value_counts()

# 創建雙圖對比分析
fig, (ax1, ax2) = plt.subplots(1, 2, figsize=(16, 8))

🔍 關鍵發現：

• 曲江、高新、經開等熱門區域房源集中
• 部分郊區區域房源相對稀缺
• 市場供應呈現明顯的區域分化

📊 可視化亮點：

• 左側條形圖直觀展示各區域房源數量
• 右側餅圖清晰顯示區域佔比分佈
• 智能處理：當區域過多時自動合併為"其他"

2. 🔥 熱門小區關注度分析

目的：識別最受關注的小區，瞭解市場熱點

# 按小區分組統計關注度
community_stats = df.groupby('小區').agg({
    '關注': 'sum',
    '標題': 'count'
}).rename(columns={'標題': '房源數量'})

🎯 核心洞察：

• Top10小區佔據總關注量的顯著比例
• 品牌開發商項目更受市場青睞
• 關注度與房源數量存在正相關關係

💡 分析價值：

• 為投資者提供熱點區域參考
• 幫助購房者瞭解市場風向
• 輔助開發商進行市場定位

3. 💰 價格維度分析

目的：深入分析不同區域、不同户型的價格特徵

# 數據清洗與價格計算
df['單價'] = df['單價'].str.replace('元/平', '').str.replace(',', '').astype(float)
df['總價'] = pd.to_numeric(df['總價'], errors='coerce')

# 分組統計分析
location_type_stats = df.groupby(['位置', '房屋類型']).agg({
    '單價': 'mean',
    '總價': 'mean',
    '標題': 'count'
})

💰 價格洞察：

• 核心區域單價明顯高於郊區
• 不同户型的單價差異顯著
• 總價分佈反映市場購買力水平

📈 分析特色：

• 雙重價格維度（單價+總價）
• 多層級分組分析
• 數據質量控制（過濾樣本過少的組合）

4. 🎯 標題關鍵詞分析

目的：通過詞雲分析瞭解房源賣點和市場關注點

# 中文分詞與詞雲生成
def process_titles(titles):
    all_words = []
    for title in titles:
        words = jieba.cut(title)
        filtered_words = [word for word in words if len(word) > 1 and word not in stopwords]
        all_words.extend(filtered_words)
    return all_words

🔤 關鍵詞發現：

• 位置特徵：地鐵、學校、商圈
• 户型特徵：方正、南北通透、全明
• 裝修特徵：精裝、毛坯、拎包入住
• 價格特徵：誠心出售、急售、價格可談

🌐 詞雲特色：

• 專業停用詞庫過濾無關詞彙
• 智能中文分詞處理
• 關鍵詞分類統計

🎨 可視化技巧總結

1. 📊 圖表設計原則

• 雙圖對比：條形圖+餅圖提供不同視角
• 色彩協調：使用專業配色方案（Set3、viridis、plasma）
• 數據標籤：關鍵數據直接標註，提升可讀性

2. 🎯 用户體驗優化

• 中文支持：完善的中文字體配置
• 佈局合理：自動調整避免元素重疊
• 交互友好：清晰的圖例和標籤

3. 📈 數據分析深度

• 多維度：位置、價格、關注度、關鍵詞
• 數據清洗：異常值處理、缺失值填充
• 統計驗證：樣本量控制、數據可信度

🚀 實際應用價值

對於購房者 🏡

• 瞭解各區域房價水平，合理制定預算
• 識別熱門小區，把握市場趨勢
• 通過關鍵詞分析理解房源賣點

對於投資者 💼

• 發現高關注度區域，指導投資決策
• 分析價格分佈，尋找價值窪地
• 監控市場熱點變化，及時調整策略

對於行業從業者 👨💼

• 瞭解競品動態，優化產品定位
• 分析客户關注點，改進營銷策略
• 把握市場脈搏，做出數據驅動決策

📝 技術要點回顧

1. 數據清洗是關鍵：處理缺失值、異常值、格式轉換
2. 分組聚合是核心：使用groupby進行多維度分析
3. 可視化要專業：選擇合適的圖表類型和配色方案
4. 中文處理要細心：字體配置、分詞處理、停用詞過濾

🎯 總結

通過本次數據分析，我們深入揭示了西安二手房市場的多個維度特徵：

🎊 區域分佈：市場供應集中在新興開發區和傳統熱門區域
🔥 關注熱點：品牌開發商和優質地段項目更受市場青睞
💰 價格格局：呈現明顯的區域梯度和產品差異
📢 營銷重點：交通、學區、户型是主要賣點