housing analysis:熨斗第二期住房数据项目 源码

房屋分析 概述 该项目分析了2014年和2015年在金县出售的房屋的住房数据,并创建了一个基于各种变量预测销售价格的模型。 业务问题 一家房地产公司对影响房屋销售的当前趋势感兴趣,特别是在中产阶级房屋中。 该公司想知道如何最有效地为他们的房屋定价。 数据理解 本节重点探讨2014年和2015年King County House Sales的数据。该数据包括多个变量,包括已售数据,价格,卧室,浴室,居住面积,地段,地下室,地上面积以及作为邻近区域,等级,条件,装修年份,景观,位置和海滨的平均平方英尺。 数据是广泛的,并具有各种可能的价格预测指标。 资料准备 我将最贵的10%房屋排在前列,以便关注中产阶级和下层房屋。 我将转换掉不必要的变量,用该模式替换空值,并对分类值(邮政编码和滨水区)使用一键编码。 我检查线性度,将对数函数应用于某些数据,然后缩放数据,以使它们的大小相同。 模型 我创