R语言进行广州租房可视化

　　又到了一年一度的换租房的季节，在广州，想要找到一处好一点的租房真心不容易，不是采光不好，就是价格太贵，怎么才能找到合适自己的房子呢？于是我利用“造数”这个虫工具爬取了安居客网的广州租房的数据，通过分析，期望能找到合适的租房。

　　一、数据的获取

　　首先是数据的获取，这里我使用的是一个免费的爬虫工具“造数”，相关的使用方法在该平台上有详细教程，这里就不再赘述。今天要爬取的网站是安居客网的租房数据，页面是这样的：

如图红框中所示，本次爬取的数据包含了小区名称、户型、面积、区域、朝向、租住形式、楼层高度等信息，爬取出来的数据是这样子，共计5346行

　　二、数据的清洗

　　1、预处理

　　将数据表通过Navicat导入到MySQL中，在字段中增加单价一列，

　　#增加单价这一列

　　ALTER TABLE house

　　ADD COLUMN 单价int(4) NULL;

　　UPDATE house SET 单价 = (select round(月租/面积))

　　2、缺失值的处理

　　1）“小区”这个字段中的缺失值的行总共6行，考虑到总数据有5346行，占比约为0.1%，且该字段重要性较低，此处选择不处理；

#去除小区为空的值

　　DELETE from house where 小区isnull

　　2）“单价”这个字段中，单价等于1元/（㎡*月）的值有4个，缺失率低，查询广州各区的平均租房情况，租房单价1元/（㎡*月）的情况不现实，考虑此字段重要性较高，故选择根据该区的平均单价进行均值填充；

　　3）“区域”这个字段中含有广州周边城市如佛山、东莞等城市，这样的字段总共有8个，不属于分析的对象，选择剔除这些值；

#去除字段“区域”中非广州地区的数据 8

　　DELETE from house where 区域like '%周边'

　　4）“租住形式”这个字段中，由于“合租”这个形式不能反映住房的具体价格情况，此处不属于分析的对象，共计16个，应该从结果中剔除掉，同时，由于剩下的数据均为“整租”形式，该字段没有分析的意义，故应该同时把该字段删除。

　　#去掉“租住形式”这一字段

　　alter table house drop column 租住形式

　　5）为了对房屋面积、单价和月租这样的连续属性进行分组，我在数据集里面增加了四列，分别是面积分组、月租分组和单价分组。

　　三、数据的概况与分析

　　1、户型分布

　　户型分布图

　　我们发现，只有少数几种户型的数量比较多，其余的都很少，这并不是正态分布，而是比较严重的偏态分布，属于长尾分布，所以，在这里，我们考虑将套数在50以下的户型统一归为一类，命名为“其他”。

　　广州租房中房源最多的户型是3室2厅型，而且是远远高于其他，这与当下很多年轻人几个人合租一套大方（3室2厅）的现象相适应，当然也有可能是提供房源的房东有钱，买的就是这种大房。

　　2、租房面积分布

　　我们发现，实际上面积范围在50-100平方米的房源最多，超过50%，其次是100-150平方米范围的房源，约占35%，总体超过85%，结合户型的分布为3室2厅的居多可以知道，广州的租房市场中面积在100平方米左右的房源最多。

　　3、租房区域的分布

　　房源最多的地区居然是番禺，其次才是天河与荔湾白云这几个区的房源数量紧随其后。从化的租房市场很冷，只有少数几套房源。

　　4、租金和单价的分布

　　作为找租房的人来说，房租是一个特别重要的问题，接下来看一下广州的房租分布是怎样的：

　　可以看出，广州的房租租金呈现偏态分布，租金主要集中在2000-5500元/月，而单价的分布也是偏态的分布，租金主要集中在25-65元/（平方米*月）。有趣的是有少数的房子租金达到了2万以上，单价也有到300元/（平方米*月）以上的房源，住这么好的房子的人肯定很有生活品质的追求，反正像这种租这么贵的房我是不可能的，这辈子都不可能租这么贵的房子的。

　　5、楼层的分布

　　其中，中层的房源占到了44.66%，高层和低层的都在25%~30%的范围内，这和人们的喜好程度有关，一般来说，顶层的房子冬天冷夏天热，低楼层比较潮湿，吵闹，像这种类型的房子，住起来都不是那么舒服，所以住的人就少了，房源也没那么多了。

　　6、广州各区的租房单价均价分布

　　租房每平方米单价最贵的前三名毫无意外地出现在了天河、越秀和海珠这三个主城区，都超过了55元/（平方米*月），天河甚至超过了70元/（平方米*月），而单价最低的是增城区，仅为23元/（平方米*月）左右的单价。

　　7、广州各区的房租均价分布

　　由图可知，天河的租金领跑广州，直逼8000元/月的房租真的让人望而生畏。而第二梯队的海珠、白云、越秀、荔湾和番禺这几个区，也均价也在4500-5200元/月之间，并不便宜，考虑到房源主要是3室2厅的大套房，这个价位也算正常。

　　四、聚类分析

　　这么多的房子，我们该如何把它们分类呢？即应该把哪些房源归为一类？这里我们就使用简单而快捷的k-means算法实现聚类的工作。但聚类前，需要明确该聚为几类？根据聚类原则：组内差距要小，组间差距要大。我们绘制不同类簇下的组内离差平方和图，聚类过程中，我们选择面积、月租和单价三个数值型变量：

　　当把所有样本当作一类时，离差平方和达到最大，随着聚类数量的增加，组内离差平方和会逐渐降低，直到极端情况，每一个样本作为一类，此时组内离差平方和为0。从上图看，聚类数量在5次以上，组内离差平方降低非常缓慢，可以把拐点当作6，即聚为6类。

　　6类房子的数量如上所示。紧接着按照聚类的结果，查看各类中的区域分布：

　　各户型的平均面积：

　　按照聚类结果，比较各类中房子的平均面积和、平均价格和平均单价

　　从平均水平来看，我们大体可以将5300多套房源合成为如下几种说法：

　　a、单身公寓型（1室1厅、2室1厅），属于第1类。平均面积比较小，精装修，所以单价单价也不低，但总租金比较合理，是白领们喜欢的公寓类型，主要分布在天河、越秀等市中心。

　　b、豪宅型（4室2厅），属于第2类。租金非常高，典型的区域有番禺、白云等地，租金很高，单价也很高，面积超过了250平方米，是典型的豪宅。

　　c、大户型（4室2厅、3室2厅），属于第3类。典型的区域有天河、番禺等地等地。

　　d、地段型（面积适中，租金高），属于第4类。典型的区域是天河市中心，在比较好的商业地段，在地铁口的可能性也比较高。

　　e、大众蜗居型（房源最多，是租房的主流），属于第5类，典型的区域是番禺、荔湾、花都等城郊区域，租金相对来说比较合适，居住条件也相对比较好，是租房人中最青睐的类型。

　　f、精装小户型（面积较小，租金较低），属于第六类，典型的区域有天河、白云、荔湾、海珠，在海珠和天河的该房类型一般为城中村房经过装修后的，房源也相对来说比较多，是毕业生的首选。

　　最后绘制面积与单价的散点图，并按聚类进行划分：

　　五、总结

　　通过分析之后得到，租房市场中，比较适合刚毕业不久的学生的房子类型是精装小户型，这样的房子，主要分布在天河、白云、荔湾、海珠，在海珠和天河的该房类型一般为城中村房，相对来说，天河和海珠的居住条件差了些，但好在交通便利，如果不能接受居住条件差一些的，那就需要去到白云和荔湾区区找了，好在现在地铁也有，交通也不算不方便，只是在路上会耽搁一些时间，看个人取舍了。今天就到了啦。