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基于python爬虫数据的枣庄市二手房价空间分析
资料介绍
利用python语言设计爬虫程序,在安居客等网站上抓取枣庄市各区市以及主城区二手住房小区均价和空间位置,建立枣庄市二手住房小区均价的空间数据库;在百度地图API的基础上应用Arc GIS软件进行核密度等相关分析,探索枣庄市各区市以及主城区住房价格分布空间形态;结合枣庄市各区市以及主城区基础设施、CBD等分布状况和交通设施进行二手住房价格空间差异规律分析;最后选取最优空间模型,筛选影响住房价格空间分异的显著因数,得到枣庄市二手住房小区均价的分布空间形态受到交通情况、基础设施条件、学校和政府机构的影响,呈现“一个中心,四个次中心”多个中心发展趋势的空间分布格局特征.
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09
Sep． 2018
Vol． 35 NO． 5
年
月
枣庄学院学报
JOURNAL OF ZAOZHUANG UNIVERSITY
35
5
期
第
卷
第
python
基于
爬虫数据的枣庄市二手房价空间分析
， ，
唐承佳 林真真 付珊珊
(
，
枣庄学院 旅游与资源环境学院 山东 枣庄
277160)
［
摘
］
要 利用
python
，
语言设计爬虫程序 在安居客等网站上抓取枣庄市各区市以及主城区二手住房小区均价和空间
， ;
位置 建立枣庄市二手住房小区均价的空间数据库 在百度地图
API ArcGIS
的基础上应用
软件进行核密度等相关分
、CBD
， ;
析 探索枣庄市各区市以及主城区住房价格分布空间形态 结合枣庄市各区市以及主城区基础设施
等分布状况
; ，
和交通设施进行二手住房价格空间差异规律分析 最后选取最优空间模型 筛选影响住房价格空间分异的显著因数
，
、 、 ， “
得到枣庄市二手住房小区均价的分布空间形态受到交通情况 基础设施条件 学校和政府机构的影响 呈现 一个中
， ”
心 四个次中心 多个中心发展趋势的空间分布格局特征
．
①
［ ］ ;
关键词 二手住房小区均价 空间分布
; python
; ;
语言 空间分析 核密度
［
］K902． 1
［
］A
［
］1004 － 7077( 2018) 05 － 0101 － 05
中图分类号
文献标识码
文章编号
0
引言
， ．
住房与居民的日常生活密切相关 整体上看住房均价在空间上也存在差异 研究小
， ，
区住房的特征价格 揭示住房平均价格水平的空间分布规律 不仅可以为政府制定相关
、 ，
发展规划 进行相关基础设施的建设提供参考建议 也可以为居民选房购房提供更直观
．
的选择依据以及为进一步研究城市发展水平和房价变动是否合理提供理论依据
:
目前国内对住房价格空间分异特点的研究主要分成两类 第一类是创立特征价格模
， ， ;
型 对影响房价的各个因素进行量化 并分析其作用力大小 第二类是使用
GIS
技术和地
［1］
．
统计学 对住房价格的空间分布规律进一步研究探讨 因为影响房价水平差异的许多
，
，
因素在不同地理位置上互相作用 使得在一定的区域范围内呈现出房价空间分布具有差
， 、 、 、
异性 很多学者对北京 上海 广州 深圳等城市的空间格局应用了空间分析方法做出了
［2］
，
详细的研究 但当前对三四线城市的房地产价格空间结构和分布规律差异的研究却极
． ，
少 本文从地理空间分析的角度 住房地理位置结合城市基础设施
、CBD
等分布状况以及
，
交通设施 研究住房均价空间分布规律及其影响因素
．
python
， 、
语言设计爬虫程序 在安居客网站 房天下网站上抓取枣庄市各区县和
基于
， ，
主城区二手住房小区均价以及其空间位置 建立空间数据库 并将数据库导入
ArcGIS
软
， ，
件中 利用其空间分析功能进行空间分析形成核密度图 结合枣庄市各区县以及主城区
、CBD
，
等分布状况和交通设施进行二手住房价格空间差异规律分析 确定影响
基础设施
． 、 、
二手住房价格空间分布差异的因素 为枣庄市房地产开发 城市基础设施合理布局 枣庄
，
市民合理选购住房提供依据 也有助于政府制定相关城市住房政策
．
1
，
研究区状况 数据来源及研究方法
1． 1
研究区概况
［
］2018 － 06 － 25
①
收稿日期
［ ］
基金项目 国家创新创业项目资助
［ ］
作者简介 唐承佳
( 1973 － ) ， ， ， ， ，
男 湖南新邵人 枣庄学院旅游与资源环境系副教授 理学博士 主要从事地理信息空间分析研
．
究
·101·
2018
5
期
枣庄学院学报
年第
， ，
枣庄市位于鲁中南南部的低山丘陵 处在黄淮冲击平原的一部分地带 全市地势北
， ， ．
部高南部较低 东部高西部略低 整体呈现出从东北向西南方向倾伏 枣庄市面积约有
4550 ) ，
，
、
、
、
、
(
平方公里 其中包括市中区 薛城区 山亭区 台儿庄区 峄城区和滕州市 县级
、39 46 ． ，
个乡 枣庄市经济最初较偏重第一产业 以煤矿出
全
5
市共有 个街道办事处
个镇和
． ， ， ，
名 近些年以来 深入推进供给侧结构性改革 不断优化升级枣庄市产业结构的同时 服
．
务业发展呈现迅猛趋势
2017
，
年 枣庄市地区生产总值约
2316． 21
，2017
亿元 年枣庄市三次产业结
截止到
7． 5: 51． 7: 40． 8
7． 0: 51． 6: 41． 4， :
整体上看 第一产业和第二产业比重呈
构由原来
现下降的趋势 而第三产业比重则有所上升
2017
改变成
［3］
7． 9% ．
，
，2017
年服务业增长
3
，
，
年 月开始 最为严厉的房地产调控政策蔓延全国 一系列与房地产有关的政
， ，
策密集出台 其目的是不断规范房地产市场管理 枣庄市房地产市场仍流漏出价格持续
，2017
10． 93．
上涨的趋势
年枣庄市二手住房平均价格同比去年上涨
数据获取及数据处理
Python
1． 2
， ( https: / /zaozhuang． anjuke．
语言编写代码 设计爬虫程序在安居客网站
基于
com/community/? from = esf_list_navigation) 、
房天下网站
( http: / /esf． zaozhuang． fang．
com/) 、
找房网站
( http: / /zaozhuang． zhaofangw． cn/index． php? caid = 3)
5
上抓取枣庄市
1 ，
区 市的二手住房小区的具体名称小区均价以及各小区的具体地址以及经纬度坐标 获
EXCEL
．
表格中
取数据存储于
，
处理获取的表格数据 对照百度地图
( https: / /map． baidu． com/)
检验并修改小区有
， ，
误的经纬度坐标以及小区地址 删除不存在的小区 将整理后的结果依次按照小区名称
、
、 、 ，
小区均价 具体地址 经纬度坐标的顺序重新存储 建立空间数据库
．
1． 3
技术方法
ArcGIS10． 0
， ．
加载已经矢量化的枣庄市地图 作为空间分析的底图 导入处理后
运用
， ArcGIS
带有房价的空间数据库 在
，
中表现为点要素 并转化
WGS － 84
，
坐标系 使点要素
． ，
的坐标与底图坐标相一致 对飞出底图之外的点进行适当修改 将修改后的点要素与底
，
图进行空间相交分析 删除偏差较大的点
．
1．
图
获取的二手房空间数据
、 、
对处理后的点要素进行叠加 地形转栅格 核密度等空间分析
．
·102·
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