武漢二手房價分析（原創分析，資料現勢性2018年6月）
摘要：自編爬蟲從某二手房交易網爬取武漢市全市13個區範圍內6月份所有掛牌二手房交易資訊，包括房屋所在小區名稱、房間數、單價、總價、所屬區域等，儲存在表格中；根據小區名稱和所屬區域從高德網路地圖API獲取小區經緯度；通過RGui進行資料排序顯示；通過ArcGIS軟體疊加房源點和行政區劃圖，製作房間熱力圖。分析房價高地分佈情況，對二手房購房者提供參考借鑑意義。二手房交易網上的資訊純屬市場行為，存在一定的不真實，總體算是可靠的，與在小區中介詢問的調查價格基本一致。
1、爬取某房價網二手房交易價格，儲存在csv檔案
<<武漢市房價分佈.csv>>
2、在RGui中匯入資料：
mydata<-read.table(header=T,file="F:\\武漢市房價分佈.csv",sep=
3、提取子資料集
wc<-subset(mydata,"區"="武昌")
4、繪製單個區的箱形圖
boxplot(單價~區,mydata)
設定縱軸座標單位，設定箱體顏色為lightblue，
boxplot(單價~區,mydata,col="lightblue")
以千元為單位，
boxplot(單價/1000~區,mydata,col="lightblue")
新增縱座標標籤，
boxplot(單價/1000~區,mydata,ylab="二手房單價（單位：千元）",col="lightblue")
4、清洗掉極值，如單價超過6萬元的資料
5、對資料進行排序
對分組箱圖按中位數進行逆序排列後顯示：
> aggregate(.~區,data=mydata,mean)
區 小區全稱 單價 省 市 地址 郵編 經度 緯度
1 蔡甸區 1665.875 10350.895 1 1 102.3711 420114 114.0867 30.53099
2 東西湖區 1580.328 14260.978 1 1 320.5690 420112 114.1852 30.64115
3 漢南區 1511.643 7002.554 1 1 450.6786 420113 114.081130.32355
4 漢陽區 1743.552 16095.344 1 1 571.2365 420105 114.2273 30.54636
5 洪山區 1439.315 16145.331 1 1 905.0126 420111 114.3861 30.52368
6 黃陂區 1576.626 10191.703 1 1 1226.0659 420116 114.3232 30.76294
7 江岸區 1725.614 20703.460 1 1 1484.5160 420102 114.2965 30.61917
8 江漢區 1653.395 19961.476 1 1 1814.8360 420103 114.2661 30.60400
9 江夏區 1639.555 13091.987 1 1 2074.5378 420115 114.3701 30.40724
10 礄口區 1693.725 18655.192 1 1 2303.4353 420104 114.2363 30.58428
11 青山區 1530.238 16611.338 1 1 2486.2615 420107 114.3999 30.62462
12 武昌區 1718.217 21570.117 1 1 2704.9765 420106 114.3265 30.55031
13 新洲區 1799.209 6063.743 1 12927.2230 420117 114.6385 30.71597
d[order(d$單價,decreasing=TRUE),]
區 小區全稱 單價 省 市 地址 郵編 經度 緯度
12 武昌區 1718.217 21570.117 1 1 2704.9765 420106 114.3265 30.55031
7 江岸區 1725.614 20703.460 1 1 1484.5160 420102 114.2965 30.61917
8 江漢區 1653.395 19961.476 1 1 1814.8360 420103 114.2661 30.60400
10 礄口區 1693.725 18655.192 1 1 2303.4353 420104 114.2363 30.58428
11 青山區 1530.238 16611.338 1 1 2486.2615 420107 114.3999 30.62462
5 洪山區 1439.315 16145.331 1 1 905.0126 420111 114.3861 30.52368
4 漢陽區 1743.552 16095.344 1 1 571.2365 420105 114.2273 30.54636
2 東西湖區 1580.328 14260.978 1 1 320.5690 420112 114.1852 30.64115
9 江夏區 1639.555 13091.987 1 1 2074.5378 420115 114.3701 30.40724
1 蔡甸區 1665.875 10350.895 1 1 102.3711 420114 114.0867 30.53099
6 黃陂區 1576.626 10191.703 1 1 1226.0659 420116 114.3232 30.76294
3 漢南區 1511.643 7002.554 1 1 450.6786 420113 114.081130.32355
13 新洲區 1799.209 6063.743 1 12927.2230 420117 114.6385 30.71597
按中數排序
> aggregate(.~區,data=mydata,median)
區 小區全稱 單價 省 市 地址 郵編 經度 緯度
1 蔡甸區 1609.5 9307.5 1 1 94.5 420114 114.0629 30.53492
2 東西湖區 1508.0 13964.0 1 1 318.5 420112 114.1941 30.64014
3 漢南區 1501.5 6595.5 1 1 452.5 420113 114.0813 30.31732
4 漢陽區 1798.0 16296.0 1 1 567.0 420105 114.2212 30.54925
5 洪山區 1335.5 17159.0 1 1 897.5 420111 114.3789 30.50579
6 黃陂區 1660.5 10561.0 1 11224.0 420116 114.3191 30.71850
7 江岸區 1771.5 19619.0 1 11482.5 420102 114.2943 30.61687
8 江漢區 1587.0 19330.0 1 11814.0 420103 114.2664 30.60592
9 江夏區 1662.0 12764.5 1 12073.5 420115 114.3727 30.40792
10 礄口區 1614.0 18238.0 1 12306.0 420104 114.2433 30.57883
11 青山區 1632.0 17366.0 1 12488.5 420107 114.3951 30.62510
12 武昌區 1857.0 21344.0 1 12710.0 420106 114.3260 30.54703
13 新洲區 2044.5 5944.5 1 1 2927.5 420117 114.576230.67016
> d[order(d$單價,decreasing=TRUE),]
區 小區全稱 單價 省 市 地址 郵編 經度 緯度
12 武昌區 1718.217 21570.117 1 1 2704.9765 420106 114.3265 30.55031
7 江岸區 1725.614 20703.460 1 1 1484.5160 420102 114.2965 30.61917
8 江漢區 1653.395 19961.476 1 1 1814.8360 420103 114.2661 30.60400
10 礄口區 1693.725 18655.192 1 1 2303.4353 420104 114.2363 30.58428
11 青山區 1530.238 16611.338 1 1 2486.2615 420107 114.3999 30.62462
5 洪山區 1439.315 16145.331 1 1 905.0126 420111 114.3861 30.52368
4 漢陽區 1743.552 16095.344 1 1 571.2365 420105 114.2273 30.54636
2 東西湖區 1580.328 14260.978 1 1 320.5690 420112 114.1852 30.64115
9 江夏區 1639.555 13091.987 1 1 2074.5378 420115 114.3701 30.40724
1 蔡甸區 1665.875 10350.895 1 1 102.3711 420114 114.0867 30.53099
6 黃陂區 1576.626 10191.703 1 1 1226.0659 420116 114.3232 30.76294
3 漢南區 1511.643 7002.554 1 1 450.6786 420113 114.081130.32355
13 新洲區 1799.209 6063.743 1 12927.2230 420117 114.6385 30.71597
mydata<- mydata[order(mydata$房價中位數,decreasing=TRUE),]
boxplot(單價/1000~序號,mydata,ylab="二手房單價（單位：千元）",col="lightblue")
id | 區位 | 房價中位數 | 序號 |
01 | 武昌區 | 21570.117 | 01武昌區 |
02 | 江岸區 | 20703.46 | 02江岸區 |
03 | 江漢區 | 19961.476 | 03江漢區 |
04 | 礄口區 | 18655.192 | 04礄口區 |
05 | 青山區 | 16611.338 | 05青山區 |
06 | 洪山區 | 16145.331 | 06洪山區 |
07 | 漢陽區 | 16095.344 | 07漢陽區 |
08 | 東西湖區 | 14260.978 | 08東西湖區 |
09 | 江夏區 | 13091.987 | 09江夏區 |
10 | 蔡甸區 | 10350.895 | 10蔡甸區 |
11 | 黃陂區 | 10191.703 | 11黃陂區 |
12 | 漢南區 | 7002.554 | 12漢南區 |
13 | 新洲區 | 6063.743 | 13新洲區 |
在arcgis中做屬性連線，給資料加上中位數排序倒序排序後製圖如下：
boxplot(單價/1000~序號,mydata,ylab="二手房單價（單位：千元）",col="lightblue",main="武漢二手房交易價格按中位數分割槽排序統計圖")
6、房價趨勢分析
武漢市房價按區分析，較為集中的幾個區中心城區有江岸區、江漢區、礄口區、青山區、漢陽區；遠城區有東西湖區、蔡甸區、黃陂、漢南、新洲；
波動較大的有武昌、洪山、江夏，一定程度上存在房產市場過熱，洪山區上市交易的樓盤為557，全市各區排名第一為，超過第二名30%，洪山區受東湖高新開發區、國家自貿區等開發板塊政策刺激，增速迅猛，為未來樓盤看漲區域。
江漢、江岸存在部分變異值，包括極高和極低值，與老城區上市交易的棚戶區和部分優質房源高價基本相符，同樣作為老城區的礄口，僅存在極大值，和個別極小值，這與其基本完成棚戶區改造相關。存在極大值的還有洪山區、漢陽、江夏、蔡甸、黃陂等，均為部分別墅，不在考察範圍之列。
從房價集中程度來看武昌區、洪山區、江夏區存在較大的離散狀態，這與三個板塊活躍程度有關，武昌是教育中心，高校雲集，洪山區是高新技術企業所在地，江夏與之毗鄰，高技能人才對優質房源的剛需崔生了高房價，同時還遷房和房齡超過20年的老房需求疲軟，導致了房價離散程度較高，從中線位置來看，武昌明顯處於左偏狀態，洪山區為右偏，江夏則居中，這說明武昌房價均值低估趨勢，洪山則虛高，投資者可考慮選擇武昌好地段房源，或選擇江夏，洪山區需謹慎，如光谷金融港片區，2016-2018年連續兩年增幅超過30%，投機過熱，此時接盤短期來看比較危險，相較之選擇江夏比較划算和保險。
7、武漢市房屋交易熱度圖
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