兰州二手房数据爬取与热力图分析报告

资源摘要信息:"本项目为人工智能实习作业，主要涉及网络爬虫技术、数据处理以及热力图的生成。具体知识点如下： 1. 网络爬虫技术：网络爬虫是一种自动获取网页内容的程序或脚本。本项目使用爬虫技术爬取链家网站上兰州地区的二手房和租房信息。爬取的时间范围是2012年11月30日至2022年11月30日，具体信息包括所属区域、小区名称、价格、面积和户型。爬虫技术的选择和实现是数据获取的关键步骤。 2. 数据预处理：数据预处理是数据分析的重要环节。本项目中，预处理的步骤包括删除缺失值和重复值，对“面积（m2）”列数据进行类型转换，并统一“户型”列数据格式为“*室*厅”。这一步骤确保了数据的准确性和一致性，为后续分析打下良好基础。 3. 热力图生成：热力图是一种通过颜色变化来展示数据密度分布的可视化工具。本项目利用百度地图开放平台API，结合爬取的地理信息数据，生成兰州地区租房信息的热力图。这有助于直观展现租房市场的热度分布，对市场分析和决策具有重要意义。 4. 数据文件操作：项目中涉及到多个数据文件的创建和操作。具体包括将爬取的数据保存到“链家兰州租房数据.csv”文件中，并在数据预处理后保存为“数据处理完成.csv”文件。此外，还有报告.docx、python.docx、Heatmap.html等文件，分别用于记录项目报告、存储项目相关的Python代码和展示热力图。 5. 相关技术文档：《人工智能项目实习》任务书3-智科19(2).pdf提供了项目的详细任务描述和要求，是理解整个项目背景和目标的重要文档。python.docx文档可能包含了项目中使用的Python代码及其注释，为学习和复现项目提供参考。 6. 文件格式说明：压缩包子文件的文件名称列表中包含了多种类型的文件，如.ipynb格式文件表示的是Jupyter Notebook文件，通常用于存储和运行Python代码；.html格式文件则用于展示网络内容；.png格式文件则表示图片文件，本项目中可能用以存储热力图图片。这些不同格式的文件方便了项目结果的展示和数据的分享。 总结来说，本项目涵盖了数据获取、处理、可视化及文件操作等多方面的知识。通过执行这个项目，实习生可以获得实际操作网络爬虫、数据清洗以及地图API应用的实践经验，这些都是人工智能领域重要的技术技能。"