影响上海房价因素发掘代码

影响上海房价的因素众多，包括但不限于地理位置、供求关系、经济发展水平、政策调控、人口流动、基础设施建设等。要进行相关的数据挖掘和分析，你可以使用Python编程语言，结合Pandas库处理数据，NumPy进行数值计算，以及Scikit-learn或TensorFlow等机器学习库来进行预测模型构建。以下是一个简单的步骤概述：

1. 数据收集：
- 网络爬虫：获取公开的房地产数据（如链家、安居客等平台），包括房价、面积、区域、时间戳等信息。
- 政策数据：政府发布的房价调控政策、土地供应计划等。

2. 数据预处理：
- 数据清洗：去除缺失值、异常值，统一数据格式。
- 特征工程：将文本数据转化为数值特征（如通过词袋模型处理区域描述），归一化或标准化数据。

3. 特征选择与分析：
- 使用相关性分析确定哪些特征对房价影响最大。
- 可能会用到特征重要性评估方法，如随机森林或Lasso回归。

4. 模型建立：
- 回归模型：可以选择线性回归、岭回归、Lasso回归等预测房价变化。
- 时间序列分析：如果数据有时间序列特性，可以考虑ARIMA或长短期记忆网络（LSTM）。

5. 模型训练与评估：
- 划分训练集和测试集，训练模型并调整参数。
- 用交叉验证确保模型泛化能力，评估指标可能包括均方误差、R²分数等。

6. 结果解读与可视化：
- 分析模型预测结果，解释各因素对房价的影响程度。
- 生成图表展示房价走势和影响因素的关系。

相关问题：
1. 上海房价数据的主要来源是什么？
2. 在特征工程中如何处理非结构化的区域描述信息？
3. 如何根据模型预测结果优化影响房价的关键因素策略？