写r语言程序，北京二手房房价影响因素分析

好的，以下是一个简单的R语言程序，用于分析北京二手房房价的影响因素：

# 加载必要的库
library(readxl) # 读取Excel文件
library(ggplot2) # 数据可视化
library(dplyr) # 数据处理

# 读取数据
df <- read_excel("beijing_house_price.xlsx")

# 数据清理
df <- df %>% 
  mutate(total_price = total_price / 10000, # 将总价转换为万元
         unit_price = unit_price / 1000, # 将单价转换为千元/平方米
         age = as.numeric(str_extract(age, "\\d+")), # 提取房龄
         district = ifelse(grepl("东城", district), "东城", ifelse(grepl("西城", district), "西城", "其他")), # 将区域分类
         floor = ifelse(grepl("低层", floor), "低层", ifelse(grepl("中层", floor), "中层", "高层"))) # 将楼层分类

# 数据可视化
ggplot(data = df, aes(x = unit_price, y = total_price, color = district)) +
  geom_point(alpha = 0.5) +
  geom_smooth(method = "lm", se = FALSE) +
  labs(x = "单价（千元/平方米）", y = "总价（万元）", title = "北京二手房价格分布")

# 线性回归分析
model <- lm(total_price ~ unit_price + area + age + district + floor, data = df)
summary(model)

这个程序使用了以下步骤来分析北京二手房房价的影响因素：

1. 首先，程序使用 `read_excel` 函数从Excel文件中读取数据，并使用 `mutate` 函数进行数据清理。这里将总价转换为万元，单价转换为千元/平方米，提取房龄，将区域和楼层进行分类。

2. 接下来，程序使用 `ggplot2` 库进行数据可视化。这里使用散点图和回归线来展示单价和总价之间的关系，并按照区域进行着色。

3. 最后，程序使用 `lm` 函数进行线性回归分析，以确定单价、面积、房龄、区域和楼层等因素对总价的影响。`summary` 函数用于输出回归分析结果。

希望这个程序能够帮到您！