文章目录1.挖掘背景及目标2.数据探索2.1 概括性分析描述性统计2.2 计算各个变量之间的皮尔森系数'pearson'/ 'kendall'/ 'spearman'2.3 查看相似属性2.4 绘制相关性热力图3.数据预处理——数据规约3.1 lasso回归模型3.1 降维，lasso回归模型筛选特征4.模型构建4.1 灰色预测

1. 选址的评价指标如下：人口密度指标 → 得分越高越好 道路密度指标 → 得分越高越好 餐饮热度指标 → 得分越高越好 同类竞品指标 → 得分越低越好 综合指标 = 人口密度指标x0.4 + 餐饮热度指标x0.3 + 道路密度指标x0.2 +同类竞品指标x0.1（假定）2. 需要的空间数据（全是投影坐标系）上海行政区：net_population.shp （上海1km²格网内的人口密度数据） 具

1.项目说明分析上海房价和房租，计算租售比；分析上海市人口密度、路网密度、餐饮价格和房价的关系。2.项目具体要求1、数据清洗、整合 要求： ① 将“house_rent”、“house_sell”分别读取 ② 分别计算平方米建筑面积的月租金、每平方米建筑面积的房价 ③ 将数据按照小区名合并2、计算“房屋售租比”，并做初步判断 要求： ① 计算指标 ② 绘制直方图、箱型图看“售租比”的一个数据分布情

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1. 选址的评价指标如下：人口密度指标 → 得分越高越好 道路密度指标 → 得分越高越好 餐饮热度指标 → 得分越高越好 同类竞品指标 → 得分越低越好 综合指标 = 人口密度指标x0.4 + 餐饮热度指标x0.3 + 道路密度指标x0.2 +同类竞品指标x0.1（假定）2. 需要的空间数据（全是投影坐标系）上海行政区：net_population.shp （上海1km²格网内的人口密度数据） 具

文章目录1 背景与目标分析2.数据探索分析2.1 网页类型分析2.1.1 统计各个网页类型所占的比例2.1.2 网页107类型中的内部统计2.1.3 统计带"?"问号网址类型统计2.1.4 统计199类型中的具体类型占比2.1.5 统计瞎逛用户中各个类型占比2.2 点击次数分析2.2.1 统计点击次