南京的房子有多贵| 分析近20000套二手房的数据

南京地图

南京一共有11个区域：浦口区，建邺区，雨花台区，江宁区，鼓楼区，玄武区，秦淮区. 地图最上面有六合区，地图最下面还有一个溧水区，高淳，西边还有一个栖霞区。

由于高淳和溧水房源特别少,那么我们就重点看南京的主要9个区的情况

上一篇爬取的数据我全部存在一个csv文件中有18000多条数据，我一共抽取了8个维度.(链家上明明写20864套，核对了几遍为啥只有18000不到，我也很奇怪呢)

• 房子的装修，面积，总价，房子的小区名字，所在区域，单价，房间多少和朝向. 

• 基本这8个特征值，包括了房子的绝大部信息,而且数据我已经清洗过，为我们下一步数据分析做好了准备.

纵览一下南京二手房:

1).装修情况

精装5105套，简装3011套，毛胚:981套，其他8830套

2).最大/小的面积,最贵和最便宜的二手房

最大的面积有644平米,最小的面积只有22平米,我很想知道这都是什么房子：

最小的是雨花区的一个22平米的叫"明门公寓",也是总价最低的。

最大的是大名鼎鼎的钟山高尔夫别墅，总价最高的5800万，单价近9万

整个二手房平均总价近300万，也就是低于300万很难选到好房子.

3).总价在600万以上的精装修的豪宅

600万以上的豪宅有331套，而且面积都是大户型,富人真多!

4).那个区域的二手房比较多

鼓楼2995，浦口2987，建邺2968，秦淮2863，这四大热门区域很多房子在出售，相信有少投资客在这些区域，后面我们会深入挖掘一下

5).每平米最贵和最便宜

最贵的11万一平米的，最便宜的是1万左右，均价在3万左右，南京的房子相当的贵啊！

5).出售中最多的小区

发现诚品城和江佑铂庭这两个小区出售的最多，为啥呢? 仔细查看发现这两个楼盘一个在南京最东边，一个在最西边。看来投资客很多啊，估计获利不少，准备出货吧.

我们分别从总价，面积，均价，区域这些基本维度来可视化看一下南京的二手房.

1).均价

南京房子单价分布图,发现每平方小于2万的房子非常少，均价6.5万以上的房子也非常少.市面上大部分都是是在3万左右二手房.

2).总价

• 去掉一些特殊的豪宅，南京的房子只有少部分是在2000万以上的，我们重点分析2000万以内的房子的情况

• 发现200-400万的房子特别多。峰值在200万左右的房子有5000套以上，从600万开始数量慢慢下降.

3).面积

南京二手房市场上，小面积的房子特别多，其中80-90的房源非常充足！看来是小户型的比较好卖啊，那小户型的几房几厅的比较多呢

4).房间数

看了市面上以3房的居多，其次是2房的，发现2房一厅和2房2厅的比例大概是7成，而3室1厅的仅有3室2厅的4成. 看来户型里面还是3室2厅的比较好！

双维度分析，我们挑几组相关性比较大的维度分析一下:

1).面积和总价

• 房子的面积和总价的关系图，面积基本集中在50-300平米之间，价格在1000万的。但是发现50平米的房子数据也非常密集，300平以上的房子急剧减少

• 我们把房价面积和价格分别取平方根和对数，发现50-100平米的房子价格线性关系非常明显

• 而100-200平米的房子，随着面积的增长价格并没有出现线性变化. 还是小三房比较好卖啊

2).房子面积和所在区域

• 看来面积比较大的房子集中在南京江宁区，秦淮区和浦口区。而建邺区箱体长度非常大，而六合区因为数据非常少，箱体非常小.

• 而房间面积分布比较均匀的是，鼓楼区和玄武区，基本都差不多，集中在50-100之间，说明小面积的房子主要分布在鼓楼和玄武两个地方.
  

3).房子均价和区域

• 看来是建邺区和鼓楼区的均价最高,建邺区的均价在38000左右，鼓楼在35000左右 ,看来富人都云集在这两个区域.浦口和江宁均价相对低一些，而且箱体长度很小，说明价格分布比较均匀.

• 另外鼓楼区和玄武区的异常值非常多，尤其是鼓楼区可以看出6万到9万多的数据异常很多，说明鼓楼区的投资非常旺盛。因为学区房非常集中在鼓楼,而异常值最少的江宁区，江宁的学区看来不行。

一个好的二手房地段，面积，价格和装修，这4个要素之间分布关系是怎么样的呢，我们来看一下：

• 很明显红色区域非常集中，红色区域是鼓楼区的房子大部分都是精装，面积在100左右，而总价在500万左右的数据量很大

• 而1000万左右的房子出现在绿色区也就是建邺区，面积在200-300平米

• 1500万的房子出现在栖霞区。看了真正的豪宅还是在栖霞区,而且毛胚居多.

本篇已经用了13个图片，限于篇幅大小，多维度我就不再展开了。

结论：

南京的房子真心不便宜啊,还有很多深入的数据我没有来得及写上去。以后我会再出一篇深入的地产数据分析报告给大家.如果哪个中介公司看到这份数据有兴趣可以交流。希望能有更细致和准确的数据集挖掘一下,屌丝希望能找出最佳性价比的二手房.

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来源 | 菜鸟学Python

作者 | xinxin

本篇文章来源于: 菜鸟学Python