北京链家二手房数据分析伪代码

北京链家二手房数据分析的伪代码可以概括为以下几个步骤，这里以Python为例：

# 导入所需库
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
import requests
from selenium import webdriver

# 定义函数：获取网页数据
def fetch_data(url):
    # 使用Selenium模拟浏览器行为（如果网站有反爬虫机制）
    if use_selenium:
        driver = webdriver.Chrome()  # 使用Chrome浏览器
        driver.get(url)
        html = driver.page_source
        driver.quit()
    else:
        response = requests.get(url)
        html = response.text

    # 使用BeautifulSoup解析HTML
    soup = BeautifulSoup(html, 'html.parser')
    
    # 提取数据
    data = extract_data_from_soup(soup)
    return data

# 定义函数：数据清洗和预处理
def clean_data(data):
    # 处理缺失值、异常值，标准化格式
    cleaned_data = preprocess_data(data)
    
    # 数据转换（如日期格式化、数值类型转换等）
    transformed_data = convert_data_types(cleaned_data)
    
    return transformed_data

# 定义函数：数据分析
def analyze_data(data):
    # 计算基本统计量（如平均价、销量等）
    summary_stats = calculate_summary_stats(data)
    
    # 数据可视化（如房价分布图、成交量趋势图）
    visualize_data(data, summary_stats)
    
    # 进行更深入的分析（如价格-面积相关性、区域热度分析等）
    advanced_analysis = perform_advanced_analysis(data)
    
    return advanced_analysis

# 主程序入口
url = "https://bj.lianjia.com/ershoufang/"  # 链家北京二手房主页
raw_data = fetch_data(url)

processed_data = clean_data(raw_data)
analysis_results = analyze_data(processed_data)

# 输出分析结果
print(analysis_results)

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