数据分析（3）
文山市房价分析
毕业刚工作没几个月，就有朋友建议我去买房。作为一个数据狗，对于这种比较大项的支出还是比较慎重的，所以我需要知道：（1）文山的平均房价是多少？（2）该在哪买房？。
为了分析文山市房价的基本情况，作者利用网络爬虫抓取了安居客、房天下和58同城这几个网站上房价的数据，运用统计相关知识来解答作者的疑虑。
一、分析的思路
前段时间和几个朋友讨论过关于买房的问题，主要讨论的就是该不该买、买不买得起和去哪买得问题。于是就产生了一个想法，分析一下作者工作城市的房价情况。
1.数据来源
信息时代，只需要我们轻轻点击手机，就可以了解到与生活息息相关的信息。近几年，出现了很多平台方便用户发布和获取房产信息，通过查看站长之家其中比较具有代表性的是安居客、房天下和58同城。
在此次分析中，作者选择安居客、房天下和58同城的数据作为数据源。
2.分析步骤
3.相关技术
分析过程中涉及到的技术主要包括：
- Python：数据分析领域的热门语言，主要完成网络爬虫功能抓取数据，以及数据清洗、转换等
- Excel：微软公司的代表性产品，数据分析中不可或缺的工具
- Tableau：数据可视化领域排名第一的产品，互联网独角兽公司的核心产品，用于数据探索
- Echarts：百度公司在数据可视化领域的开源项目，广泛用于各类数据平台
- 百度地图坐标抓取API：用于地址和坐标之间的相互转换
- 其他：正则表达式
技术只是手段，解决问题不同的人有不同的方式。不拘泥与技术的实现，解决问题才是关键！
二、分析的过程
分析的思路是比较简单，首先利用网络爬虫抓取58同城、安居客和城市房价网的相关数据，然后对数据进行清洗的转换，得到我们所需要的数据。最后选择适合的可视化方式对数据进行处理，对分析的结果进行直观的展示。
1.数据收集
利用Python(urllib2、Beautiful)抓取网站的相应数据。核心代码如下：
import urllib2
import pandas as pd
from bs4 import BeautifulSoup
def getSoup(url):
request = urllib2.Request(url)
reponse = urllib2.urlopen(request)
contents = reponse.read()
soup = BeautifulSoup(contents,from_encoding="utf-8")
return soup
def getData(url):
soup = getSoup(url)
fangjia_row = []
for tag in soup.find('table',class_='tbimg').find_all('tr'):
Td_list = tag.find_all('td')
Title = Td_list[1].a.get_text()
Address = Td_list[1].find('div',class_='qj-listleft').a.next_sibling
Address = re.sub(r'\s','',Address)
DetailInfo = Td_list[1].find('div',class_='qj-listright').get_text()
DetailInfo = re.sub(r'\s','',DetailInfo)
fangjia_info = [Title,Address,DetailInfo]
fangjia_row.append(fangjia_info)
return ershoufang_row
if __name__ == '__main__':
datalist = []
url = 'XXXXXX'
datalist.extend(getData(url))
fangjia = pd.DataFrame(datalist)
fangjia.to_csv('data/fangjiadata.csv',encoding='utf-8')
2.数据清洗
这个过程就比较简单了，主要是用Excel对抓取下来的数据进行处理。主要涉及到的字符串提取的几个函数：
（1）LEFT RIGHT函数：
LEFT(text,num_chars)
RIGHT(text,num_chars)
第一个参数text,是文本，是你想要在那提取东西的文本，可以是一个字符串，或是一个单元格。第二个参数chars是想要提取的个数。
（2）MID函数：
MID(text,start_num,num_chars)
第一个参数也是text，它的属性与前面两个是一样的。第二个参数，star_num，也就是要提取的开始字符，第三个参数num_chars是要提取的个数。
3.数据转换
通过上面的两步，得到关于房价的相关数据。比较关键的一步是通过百度地图API将楼盘名转换为经纬度，得到了我们最终可视化需要的数据。
#获取文山市建设家园的经纬度
baiduAPI_url = 'http://api./geocoder/v2/?address=建设家园&city=文山市&output=json&pois=1&ak=7E16DBf93dbb6e73c6c05a35'
均价 （元/平米）
104.228124
104.2380282
金家园小区
104.2370217
104.2675461
三、分析结果
本文的的分析结果基于85个小区的平均房价和经纬度。
1.文山市房价最贵的10个小区
图示为文山房价最高的10个小区，最贵的小区盘龙谷的房价只需要7000元/平米，均价超过5000元/平米也仅有8个。可以看出文山的房价相对于其他的地级市还是相对比较低的。
2.文山市的平均房价
从频率直方图可以看出，文山市的房价主要集中在元/平米之间。也验证了朋友和我说的文山的房价差不多就3000元/平米。
3.文山房价的地区分布规律
文山市是一个依河所建的城市，住房主要集中在盘龙河的两侧，整体成条形。
四、结束语
简单说一下我的情况，16年7月份毕业，工资税后7000，公司供吃供住，每个月花销在2000左右。工作的这个小城市，房价在3000伤心，对于一个刚毕业的小孩来说，没太多的地方花钱，存起来也是折价，所以说买个房也算是一个比较不错的投资。
参考知识库
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房价影响因素SPSS多元线性回归分析
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本轮房价上涨的影响因素分析
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（原标题：本轮房价上涨的影响因素分析）
由于居民消费价格水平和住房价格存在较强的负相关性，仍需结合供给侧改革的要求，进一步提高供给的有效性，促进更多的国内的消费，将消费的需求从房地产市场转移到实体部门。严荣 颜莉 上海住房市场在2015年下半年以来呈现出了量价齐升的态势，而且在2016年前几个月出现了“过热”迹象，引起了广泛关注。为了加强对住房市场运行情况的了解，我们对一些可能影响住房交易价格的因素进行了相关性。通过整理近5年（2011年1月至2015年12月）的有关数据，总体看来，本市房价快速上涨，供需关系趋紧是前提，避险性资产配置是动因，金融信贷宽松是基础，相关政策影响是关键。
一、住房价格 我们对住房价格的认识经历了三次拓展：第一次是从产品到商品的拓展，认识到市场供求作用于价格的规律；第二次是从商品向资产的拓展，认识到房地产不仅是实物商品，同时是贮存财富并有保值增值功能的实物资产，类似金融市场的资产定价行为，会受到人们预期的影响；第三次是从房地产市场内部向市场外部的拓展，认识到房地产价格不仅受到市场内部供求关系、对资产价格预期的影响，还受到货币供应量、汇率、利率等宏观经济变量的影响。因此，可以从供求关系、资产价格预期和房地产市场的外部性来分析住房价格的影响因素。从供求关系来看，反映住房市场供给的因素主要为土地供应量、住房供应量。相对应可以量化的指标包括：住宅用地审批量、用地价格、住宅开发投资、住宅竣工面积。反映住房市场需求的因素主要为：居民住房可支付能力、住房销售量。相对应可以量化的指标包括：城市居民家庭人均可支配收入、城市居民家庭人均消费支出、住宅销售面积。从资产价格预期来看，资产价格反映资产价值。资产价值由资产每一期的现金流收入折现决定，也就是说资产的价值不是由已经发生的因素，而是由未来可能发生的因素来决定。参照现金流量贴现法，影响预期的因素主要包括：长期持有住房的现金流收入、市场收益率、住房价格的变动幅度。相对应可以量化的指标包括：居住价格指数、贷款利率、居民消费价格指数、新建商品房均价涨幅比率、存量商品房均价涨幅比率。房地产市场由内向外拓展，必须考虑的宏观经济因素包括：货币供应量、利率、汇率、外汇储备量。相对应可以量化的指标为：M2、贷款利率、和外汇储备量。二、住房价格影响因素的指标及其变化基于对住房价格影响因素的认识，我们利用公开的数据形成了三大方面的15项指标，并对各项指标近几年的变化情况做了基本描述。（一）供求关系指标1. 土地供应量2009年-2015年上海市住宅用地审批量和用地价格的相关数据显示，这一时期住宅用地审批量逐年下降，平均增长率为 -24.8%。住宅用地价格则逐年攀升，平均增长率为11.7%。2.住房供应量（1）住宅开发投资额从2011年开始，住宅开发投资额逐年增加，住宅开发投资额占全社会固定资产总投资的比重从2010年的23.13%上升至2014年的28.67%，2015年该比重略有下降，约为28.54%。2015年住宅开发投资额增长率为5.14%，低于全社会固定资产总投资增长率（5.59%）。（2）住宅竣工面积数据显示，2011年-2013年，本市住宅竣工面积增长率逐渐下降，2013年出现负增长，而2014年则回升较快，增长率达到7.67%，2015年增长率回落到2.54%。整个“十二五”期间，住宅竣工面积峰值出现在2012年，为1626.73万平方米。可见，尽管住宅竣工数量的供给处于一定的水平，但今后可能呈现下降的趋势。3.居民住房可支付能力（1）城市居民家庭人均可支配收入城市居民家庭人均可支配收入是个人购房能力的重要指标，一般来讲，城市居民家庭人均可支配收入越高，购房能力越强。2011年-2015年，城市居民家庭人均可支配收入从2011年的36230元增长到2015年的52962元，平均增长率为10.7%。（2）城市居民家庭人均消费支出城市居民家庭人均消费支出是人们对将来收入的预期在现阶段的反映。对于拥有住房产权的人来说，在房价不断上涨的趋势下，其财富价值增加，会倾向于增加消费；而对于没有住房产权的人来说，由于房价较高，暂时无法购买，会将支出用于相对便宜的食品、衣着、家用设备、医疗保健、交通通信、教育娱乐等方面。2011年-2015年城市居民家庭人均消费支出持续增加，从2011年的25102元增加到2015年的34784元，年均增长率为8.48%。4.住房销售量住房销售量可以参考的指标是住宅销售面积。住宅销售面积和住宅竣工面积正好相反，反映了人们购房需求的旺盛程度。数据显示，2011年-2015年住宅销售面积逐年增加。“十二五”期间，住宅销售面积的峰值出现在2013年，为2015.81万平方米，当年增长率为28.75%。住宅销售面积出现负增长的年份是2011年和2014年，分别是-10.42%和-11.65%。2015年，全市住宅销售面积为2009.17万平方米，增长12.82%。（二）资产价格预期指标1. 长期持有住房的现金流收入长期持有住房的现金流收入表现为租金，可参考的指标是居住价格指数。2011年-2015年间，上海市居住价格环比指数较为平缓，而同比价格指数波动较大。其中，较高值分别出现在2011年6月、2014年4月和2015年10月。较低值出现在2012年7月和2015年2月。2. 市场收益率（1）贷款利率住房抵押贷款使用的利率是5年以上贷款利率。贷款利率影响住房开发和住房购置的成本，贷款利率高，则开发和购房成本都上升。从2012年6月开始，贷款利率逐渐下降，从2014年11月开始，央行多次降息，从6.15%下降到4.90%。（2）居民消费价格指数居民消费价格指数反映居民家庭一般所购买的消费商品和服务价格水平变动情况的宏观经济指标。2011年1月-7月，CPI处于上升阶段，7月份达到峰值，为106.5，之后逐月下降，2013年10月之后逐步平稳，但下降的趋势依然保持到2015年12月。3. 新建商品房均价涨幅比率、存量商品房均价涨幅比率一旦从资产角度考察房地产价格，对新建商品房和存量商品房均价及其变化的判断会影响现在持有的住房价格的预期。这里可以量化的指标主要为新建商品房均价涨幅比率、存量商品房均价涨幅比率。数据显示，新建商品房均价与存量商品房均价逐月攀升，2011年1月，新建商品房均价为23558元/平方米、存量商品房均价为16793元/平方米，2015年11月，新建商品房均价为34680元/平方米，存量商品房均价为25858元/平方米，年涨幅比率分别为9.4%和10.6%。（三）宏观经济因素指标宏观因素指对住房市场产生外生性影响的因素。主要有两类，一是定量的因素，包括货币供应量、金融机构本外币各项贷款余额、利率、汇率和外汇储备量。二是定性的因素，比如限购政策和相关的财税金融政策。1. M2和金融机构本外币贷款余额M2和金融机构本外币贷款余额反映的是资金面的流动性情况。数据显示，在2011年至2015年，M2年均增长率为13.6%，金融机构本外币贷款年均增长率为12.3%。说明流动性十分宽裕。2. 外汇储备量与汇率数据显示，2011年1月-2014年6月，我国外汇储备量逐月增长，从29316.74万亿美元增长到2014年6月的39932.13 万亿美元，达到峰值，之后逐月下降，2015年11月外汇储备量为33303.62万亿美元。2011年1月人民币对美元中间价为0.151（间接标价法），之后震荡上行，2015年7月-8月间达到峰值，为0.年9月，人民币汇率出现较大幅度贬值，中间价为0.1569。3. 限购政策及相关财税金融政策从2014年下半年开始，中央有关部门对全国的住房限购政策有所放松。该年9月底，央行、银监会出台文件放松首套房认定标准，由之前的“认房又认贷”调整为“认贷不认房”。日，央行、住建部、银监会三部委联合发布《关于个人住房贷款政策有关问题的通知》，宣布将二套房首付比例，降至四成，同时对于使用公积金购买首套普通自住房，首付20%；拥有一套住房并已结清贷款的家庭，再次申请住房公积金购房，首付30%。同日，财政部与国税总局联合发布了《关于调整个人住房转让营业税政策的通知》：个人将购买不足2年的住房对外销售的，全额征收营业税；个人将购买2年以上(含2年)的非普通住房对外销售的，按照其销售收入减去购买房屋的价款后的差额征收营业税；个人将购买2年以上(含2年)的普通住房对外销售的，免征营业税。半年后，央行和银监会发文进一步降低非限购城市首套房最低自付款的比例。三、住房价格影响因素的机制分析通过几种模型测算，分析了各项影响因素对新建商品住房交易均价和存量商品住房交易均价的影响程度。总体看来，影响很大的因素有金融机构本外币各项贷款余额、M2、住宅用地价格、城市居民家庭人均消费支出、贷款利率；影响较大的因素分别是城市居民家庭人均可支配收入、住宅用地审批量、居民消费价格指数、外汇储备量、人民币汇率、住宅开发投资额；而影响较弱的因素是住宅销售面积和居住价格指数。1. 在有关供求关系的诸多因素中，影响最大的是住宅用地价格，而住宅用地审批量的影响程度也较高，说明土地供给的紧约束对住房价格影响较大。城市居民家庭人均消费支出和城市居民家庭人均可支配收入也存在较大的影响力，说明随着居民可支配收入和居民消费支出水平的上升，居民的购房支付能力上升，购房意愿增加。2. 影响资产价格预期的诸多因素中，居住价格指数（反映租金水平）与住房价格呈现较弱的相关性，这说明：租金收入并不能反映住房价格的趋势，长期持有住房的现金流收入较低，因此长期持有住房的收益率较低。与此同时，新建商品房均价和存量商品房均价年涨幅比率分别为9.4%和10.6%。综合来看，居住价格指数的弱相关与住房价格年均涨幅较高并存，说明长期持有收益少，快进快出的买卖资产收益高，对于将住房当作资产的投资者来说，其短期操作的动机更强。贷款利率与住房价格呈现很高的负相关关系。贷款利率是反映市场收益率的重要指标。当贷款利率较高时，住房投资的成本较高，住房价格会下降，相反，贷款利率较低时，住房价格会上涨。2012年7月至今，央行实施了更为宽松的货币政策，贷款利率一降再降，从7.05%降到4.9%，累计降幅约为30%，年均下降约8.7%。各个商业银行在一定框架下还可以下浮贷款利率，更是大幅地减少了住房投资的利息支出。贷款利率还影响了M2，贷款利率下调，相应的准备金率也在下调，货币乘数变大，M2增加。居民消费价格指数与住房价格呈现较强的负相关关系。在货币持续宽松的背景下，没有出现通货膨胀，反而出现通货紧缩，原因可能有以下两个方面，首先，实体经济萎靡不振，消费领域的投资需求下降，资金从消费领域抽离，追逐短期的收益较高的资产配置，如房地产市场和证券市场；其次，消费领域的有效需求不足和有效供给不足同时存在。在城市居民家庭人均消费支出和人均可支配收入稳步增长的情况下，消费市场相对低迷，说明，有一部分消费尤其是中高端消费未能有效实现；而有效供给不足使结构性矛盾更为突出。3. 在宏观经济因素的诸多指标中，金融机构本外币各项贷款余额和M2与住房价格的相关度最高，说明资金充裕程度是影响住房价格最重要的因素。货币宽松政策的目标是通过较多的货币投放来降低投资成本，促进经济发展。然而次贷危机后，全球经济不景气，我国经济正在经历新常态的考验，资本在实体经济受挫后，转向短期收益较高的房地产市场，需求的增加刺激了市场价格。人民币汇率与住房价格也存在一定相关性。2011年1月-2015年8月，人民币持续升值，累计升值幅度高达7%。人民币持续升值，使得外币兑换人民币的需求增加，在较为严格的结售汇制度添加下，形成了较多的外汇储备量。外汇储备量与住房价格也存在较强的正相关关系。这说明，一方面，人民币持续升值，对人民币需求增加，央行需要更多的货币投放来保持外汇市场供求均衡；另一方面，外汇结售制下，央行必须增加外汇占款来满足结售外汇的要求。这两个因素都导致基础货币量增加，从而M2增加。4. 金融和财税政策的影响较为明显。2010年实施限购政策之后，新建住房价格的上涨幅度得到控制，房价涨幅比较平稳。2012年，购房资格上强调了年限和单身人士不得购买住房的要求，该年度价格微跌。2013年，存量住房交易面积首次超过新建住房销售面积。经历了2013年和2014年较为平稳的价格走势之后，2015年住房市场量价齐升，新建住房均价达到21501元，较2014年增长31.0%，新建住房和存量房成交总面积为5043.59万平方米，较2014年增长62.43%。其中存量房交易面积增长幅度非常大，达到了129.15%。
这些数据的变化可以从以下三个方面去解读：首先，限购政策对购房人资格的限制逐渐到了解禁期。2011年，“公积金3年满2年”的要求实施后，2014年开始，许多本身不具备购房资格的购房者逐步达到了购房资格的年限要求，陆续入市购买住房。其次，限购政策对购房者的作用机制较为特殊。一般情况下，如果潜在购房者要购房，主要考虑的是资金安排。而在限购情况下，潜在购房者要购房，首先要考虑的是购房资格，其次是资金安排。因此，在限购政策影响下，如果想获得购房资格，有两条路径可以走，一是分户（如离婚等），二是卖掉手中的住房。实践中，卖掉手中的住房是较多潜在购房者的选择，因为这样既解决了资格问题，又解决了资金安排问题。于是，限购政策的实施，客观上造成了改善性需求必须通过“先卖后买”的操作才能完成新的购买行为，这样“一卖一买”的操作可以从一个角度来解释存量房市场交易量的火爆的原因。再次，相对宽松的货币财政政策。一系列新的财税金融政策实施后，潜在购房者的首付要求和贷款成本、交易成本都降低了，一旦获得购房资格，便会加快进入市场。四、主要结论与对策建议通过对上海住房价格上涨有关影响因素的分析，可以得出以下P11
本文来源：东方早报
责任编辑：王晓易_NE0011
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