帮我用python写一个爬虫爬取链家网站上北京地区的二手房房价，单价，户型，面积，关注度，并对这些数据进行可视化分析，以及多元回归分析，得出二手房各项数据对于关注度的影响

好的，这个任务需要用到 requests、BeautifulSoup、pandas、matplotlib、statsmodels 等库，先安装这些库：

pip install requests beautifulsoup4 pandas matplotlib statsmodels

然后开始编写爬虫程序，以下是代码：

import requests
from bs4 import BeautifulSoup
import pandas as pd

# 请求头信息
headers = {
    'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/58.0.3029.110 Safari/537.3'}

# 爬取的页面链接
url = 'https://bj.lianjia.com/ershoufang/'

# 发送请求
res = requests.get(url, headers=headers)

# 解析响应内容
soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

# 获取总页数
total_page = int(soup.find('div', {'class': 'page-box house-lst-page-box'}).get('page-data').split(',')[0].split(':')[1])

# 初始化DataFrame
data = pd.DataFrame(columns=['小区名称', '单价', '户型', '面积', '关注度'])

# 遍历每一页
for i in range(total_page):
    # 构建每一页的链接
    page_url = url + 'pg' + str(i+1) + '/'

    # 发送请求
    res = requests.get(page_url, headers=headers)

    # 解析响应内容
    soup = BeautifulSoup(res.text, 'html.parser')

    # 获取当前页的所有二手房信息
    house_items = soup.find_all('div', {'class': 'info clear'})

    # 遍历每个二手房信息
    for item in house_items:
        # 获取小区名称
        title = item.find('div', {'class': 'title'}).text.strip()

        # 获取单价
        price = item.find('div', {'class': 'price'}).find('span').text.strip()

        # 获取户型和面积
        house_info = item.find('div', {'class': 'houseInfo'}).text.split('|')
        layout = house_info[1].strip()
        area = house_info[2].strip()[:-2]

        # 获取关注度
        follow_info = item.find('div', {'class': 'followInfo'}).text
        follow = follow_info.split('/')[0].strip()

        # 将数据添加到DataFrame中
        data = data.append({'小区名称': title, '单价': price, '户型': layout, '面积': area, '关注度': follow}, ignore_index=True)

# 数据可视化分析
import matplotlib.pyplot as plt

# 统计不同户型的房屋数量
house_counts = data['户型'].value_counts()
plt.pie(house_counts, labels=house_counts.index, autopct='%1.1f%%')
plt.title('不同户型的房屋数量')
plt.show()

# 统计不同面积的房屋数量
area_counts = data['面积'].value_counts()
plt.bar(area_counts.index, area_counts.values)
plt.title('不同面积的房屋数量')
plt.show()

# 统计不同单价的房屋数量
price_counts = data['单价'].value_counts()
plt.bar(price_counts.index, price_counts.values)
plt.title('不同单价的房屋数量')
plt.show()

# 多元回归分析
from statsmodels.formula.api import ols

# 构建模型
model = ols('关注度 ~ 单价 + 面积 + C(户型)', data=data).fit()

# 查看模型摘要
print(model.summary())

运行程序后，会爬取链家网站上北京地区的二手房信息，并对数据进行可视化分析和多元回归分析，最终输出模型摘要。注意，由于数据是实时爬取的，所以每次运行程序得到的结果可能会有所不同。