five

Housing Price in Beijing

收藏
DataCite Commons2025-06-01 更新2024-08-26 收录
下载链接:
https://figshare.com/articles/dataset/Housing_Price_in_Beijing/24173928/1
下载链接
链接失效反馈
官方服务:
资源简介:
ContextHousing price of Beijing from 2011 to 2017, fetching from Lianjia.comContentIt includes URL, ID, Lng, Lat, CommunityID, TradeTime, DOM(days on market), Followers, Total price, Price, Square, Living Room, number of Drawing room, Kitchen and Bathroom, Building Type, Construction time. renovation condition, building structure, Ladder ratio( which is the proportion between number of residents on the same floor and number of elevator of ladder. It describes how many ladders a resident have on average), elevator, Property rights for five years(It's related to China restricted purchase of houses policy), Subway, District, Community average price.Most data is traded in 2011-2017, some of them is traded in Jan,2018, and some is even earlier(2010,2009)All the data was fetching from https://bj.lianjia.com/chengjiao.AcknowledgementsAll the data was fetching from LianjiaInspirationIt may help you predict the housing price of Beijing.

数据集背景:本数据集涵盖2011年至2017年北京市房价相关数据,数据抓取自链家网(Lianjia.com)。 数据集内容:本数据集包含以下字段:URL、房源ID、经度(Lng, Longitude)、纬度(Lat, Latitude)、小区ID(CommunityID)、交易时间(TradeTime)、DOM(挂牌天数,days on market)、关注人数(Followers)、房屋总价(Total price)、房屋单价(Price)、建筑面积(Square)、客厅数量(Living Room)、起居室数量(number of Drawing room)、厨卫数量(Kitchen and Bathroom)、建筑类型(Building Type)、建造年代(Construction time)、装修状况(renovation condition)、建筑结构(building structure)、梯户比(Ladder ratio,即同楼层居住户数与电梯总台数的比值,用于描述每户平均可分配的电梯数量)、电梯配备情况(elevator)、满五年产权(Property rights for five years,该指标与中国住房限购政策相关)、地铁沿线标识(Subway)、所属行政区(District)、小区均价(Community average price)。 数据覆盖范围:数据集内多数交易记录发生于2011年至2017年,部分交易记录为2018年1月,更早的可追溯至2009年、2010年。所有数据均抓取自https://bj.lianjia.com/chengjiao。 致谢说明:本数据集所有数据均来源于链家(Lianjia)。 应用方向:本数据集可用于开展北京市房价预测相关研究。
提供机构:
figshare
创建时间:
2024-08-07
搜集汇总
数据集介绍
main_image_url
背景与挑战
背景概述
该数据集包含2011年至2017年北京房价的详细信息,数据来源于链家网,涵盖了房屋价格、面积、房间数量、建筑类型等多个维度。数据集可用于预测北京房价或进行房地产市场分析。
以上内容由遇见数据集搜集并总结生成
5,000+
优质数据集
54 个
任务类型
进入经典数据集
二维码
社区交流群

面向社区/商业的数据集话题

二维码
科研交流群

面向高校/科研机构的开源数据集话题

数据驱动未来

携手共赢发展

商业合作