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【2020冬季挑战赛】租房挑战

我是社区第537480位番薯,欢迎点我头像关注我哦~
1. 选手简介

1.1选手介绍
帆软用户名:hanjinxu
职业:大连外国语大学大二学生,擅长数据分析和数据可视化

1.2 产赛初衷
希望通过比赛提升数据可视化能力

2. 作品介绍

2.1. 主题介绍/数据来源
背景:关于今年寒假大量学生实习,实习涉及到的住房问题,使用后羿采集器对房天下数据进行爬虫,房天下沈阳租房数据集来袭!
需求:通过图表和叙述性文本相结合
数据来源:该数据集中包含租房的许多不同属性,例如租房的地址,月租价钱和房屋朝向。它还包含诸如室内规格,小区名字或结束的剧集以及房屋经纪人的好评信息。

2.2. 可视化步骤
1、数据和赛事包含哪些->2、梳理分析大纲,明白常规要分析哪些因素->3、大屏元素获取,可视化图表选择->4、基础数据整理,自助数据集整理->5、利用FineBI,完成仪表板初步建设->6、美化仪表板

2.2.1 熟悉场景,关注敏感数据
在数据到手之前,我先去了解了下租房数据,通过对应网站的浏览和查看,了解到数据:出租方式、地址、小区、月租、室内规格、朝向、经纪人好评率、经纪人房屋信息真实度、经纪人服务态度满意度、经纪人业务水平专业度、经纪人姓名
微信图片_20201217221502.png 微信图片_20201217221602.png
2.2.2 分析思路
了解了关注点后,为了解决大学生实习租房信息的问题,我查看了现有数据,并把其划分为4块。列出6个主题:房屋规格、房屋朝向与月租关系、租房数量较多的小区、租房经纪人好评率、不同小区月租情况、不同租房方式。主题相应分析模块如下所示:
微信图片_20201217221706.png
2.2.3元素获取,可视化图表选择
微信图片_20201217221755.png
2.2.4自助数据集整理
名称
表来源
类型
房天下沈阳租房数据集

后羿采集器爬取
仪表盘使用表
2.2.5利用帆软BI,完成仪表板初步建设
微信图片_20201217222001.png


易得出结论:1室1厅、2室1厅、2室2厅的房屋较多
微信图片_20201217222016.png
易得出结论:房屋朝向为西月租最贵,房屋朝向南数量最多且月租较低,我们租房可以考虑朝向为西的房屋
微信图片_20201217222051.png
易得出结论:房屋数量前5的几个小区为紫郡城、沿海国际中心、华强城、华润昆仑御、小石城梦想小镇
微信图片_20201217222107.png
易得出结论:经纪人王玲、王新、楚或彧好评率较差
微信图片_20201217222122.png
易得出结论:在不同小区中,七星公馆、华润悦府、尚景新世界房子月租较高
微信图片_20201217222144.png
易得出结论:租房方大部分提供整租


2.3总结
最终成果
微信图片_20201217222203.png



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