第一次写文章分享一下我的大数据处理课程的一次作业，爬取百度地图智慧交通的城市拥堵指数内容，链接（以长春市为例）：http://jiaotong.baidu.com/top/report/?citycode=53首先，鼠标右键查看网页源代码有没有发现一些问题，在body标签里没有div的内容，只有script标签内容。但是用鼠标右键，检查元素（F12）中是可以看到内容的，我想到了用Pytho...

二手房价格预测问题一直作为基础的数据分析入门课题，有许多开源的房价预测数据集。这些数据虽为经典，但时效上有所不足。因此我将在此记录Python从0到1的二手房房价预测过程，从数据获取开始。

Python二手房价格预测（三）——二手房价格预测模型baseline。使用线性回归、KNN、决策树以及随机森林进行二手房的价格预测，以及模型效果的可视化，并且对重要特征进行分析。

Python二手车价格预测之模型训练与可视化，使用7种经典回归模型进行训练，并对结果进行可视化。

Python二手房价格预测（二）——数据处理及数据可视化，对原始数据进行数据清洗，填充缺失数据，并进行可视化分析。