房地产行业是一个由经纪人、房主、投资者、开发商、市政规划师和技术创新者等众多利益相关者组成的庞大网络，他们各自带来了独特的视角和目标。在这个错综复杂的生态系统中，数据成为了连接这些不同利益的关键要素，促进了协作与创新。PropTech（房地产科技）通过将信息技术应用于房地产，展示了这种协同作用，并利用数据科学的力量，改变了物业的研究、买卖和管理方式。
从早期物业列表的数字化，到如今包含虚拟现实、物联网智能家居和区块链增强交易的现状，PropTech 的发展历程反映了一个日益由数据驱动的行业。这种演进的标志不在于技术本身，而在于数据科学如何利用信息来简化运营、改善用户体验并在每个环节引入效率。
PropTech 转型影响的核心在于数据科学，它擅长从海量数据集中发掘可操作的见解。它为房地产领域的各方——从优化项目选址的开发商到塑造可持续城市环境的市政规划师——提供了以扎实的数据分析为基础的决策工具。数据科学通过复杂的数据管理和描述性分析，为房地产行业的战略规划和运营改进奠定了基础。
以数据科学在高端购房者中的应用为例，可以体现 PropTech 更广泛的影响力。这个案例不仅展示了数据驱动策略在评估高端物业方面的细微好处，还强调了数据在促进更集成、更高效、更以客户为响应的房地产行业中的基础作用。
让我们开始吧。
用数据发现价值：豪华房地产决策背后的凝聚力
照片由 Breno Assis 拍摄。部分权利保留。
概述
这篇博文分为三部分；它们是：
- Folium：交互式地图指南
- 利用数据科学赋能高端购房者：在市场中寻找价值
- 可视化机遇：绘制通往可负担高端房地产的路径图
Folium：交互式地图指南
Folium 是一个强大的 Python 库，通过交互式地图让地理空间数据生动起来。Folium 利用 Leaflet.js，允许用户只需几行 Python 代码即可创建丰富、动态的可视化效果，使其成为房地产专业人士和数据科学家的宝贵工具。其主要优势在于交互性，允许缩放和点击以获取详细信息，以及与 Python 数据科学栈（尤其是 pandas）的无缝集成，从而能够轻松地进行复杂的数据驱动地图可视化。
对于房地产行业，Folium 能够将物业数据与地理背景相结合进行可视化，提供前所未有的清晰度来洞察市场趋势、物业估值和人口统计数据叠加。Folium 地图可以轻松保存为 HTML 文件，方便与客户或利益相关者共享。此功能使复杂的地理空间分析能够更广泛地被使用，通过提供房地产市场全面视图的交互式地图来增强演示、报告和列表。
Folium 是 PyPI 中的一个包。要安装，您可以在终端或命令行界面中使用以下命令
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pip install folium |
成功安装所需包后，您就可以按照以下示例进行操作了。
通过我的书《数据科学入门指南》来启动您的项目。它提供了带有可用代码的自学教程。
利用数据科学赋能高端购房者：在市场中寻找价值
在当今的房地产市场中，潜在购房者，尤其是那些对高端市场感兴趣的人，面临着一个重大挑战：寻找既满足他们的审美和舒适偏好，又能提供可观价值的房产。这时数据科学就发挥了关键作用，将寻找完美住宅这一艰巨的任务转化为一次充满洞察和发现的旅程。
数据科学在房地产领域的强大之处在于其分析大量信息的能力，能够揭示肉眼不易察觉的模式、趋势和机会。对于高端购房者来说，这意味着能够识别既奢华又具有价值的房产，确保他们的投资既美观又稳固。
您的第一步是找出艾姆斯（Ames）最贵的 10 处房产。这个初步筛选将作为您的起点，展示市场上被认为最有价值的房产。要做到这一点，您将使用 Python 中的 pandas 库加载数据集并执行必要的分析。
以下是您数据驱动之旅的开端代码：
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# 导入 pandas 库并加载数据集 import pandas as pd Ames = pd.read_csv('Ames.csv') pd.set_option('display.max_columns', None) pd.set_option('display.width', 1000) # 根据销售价格和关键特征识别最贵的 10 处房产 top_10_expensive_homes = Ames.nlargest(10, 'SalePrice') features = ['SalePrice', 'GrLivArea', 'OverallQual', 'KitchenQual', 'TotRmsAbvGrd', 'Fireplaces'] top_10_df = top_10_expensive_homes[features] print(top_10_df) |
此代码块可高效地筛选 Ames 数据集，提取 10 处最昂贵的房产，重点关注定义奢华生活的关键属性：“SalePrice”（销售价格）、“GrLivArea”（地面以上居住面积）、“OverallQual”（整体材料和装修质量）、“KitchenQual”（厨房质量）、“TotRmsAbvGrd”（地面以上总房间数）和“Fireplaces”（壁炉）。这些特征为区分纯粹的美学吸引力与真正的品质奠定了基础。
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销售价格 地面以上居住面积 整体质量 厨房质量 地面以上总房间数 壁炉 1007 755000 4316 10 极好 10 2 1325 625000 3627 10 良好 10 1 65 615000 2470 10 极好 7 2 584 611657 2364 9 极好 11 2 1639 610000 2674 10 极好 8 2 615 591587 2338 9 良好 8 2 2087 584500 3500 9 极好 11 1 1112 555000 2402 10 极好 10 2 802 538000 3279 8 极好 12 1 407 535000 2698 10 极好 11 1 |
为了进一步优化您的搜索，您应用了体现奢华生活精髓的具体标准。您关注整体质量评级为 10 的房屋，这代表着最高水平的工艺和材料。此外，您还寻找厨房质量（KitchenQual）为“极好”（Ex）且拥有两个或更多壁炉（这是奢华舒适的重要特征）的房产。这些标准有助于您从顶级竞争者中筛选出真正代表艾姆斯（Ames）奢华顶峰的房产。
让我们执行下一块代码，将最贵的 10 处房产列表筛选为符合这些精英标准的房产。
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# 使用最高质量、极佳厨房和 2 个壁炉来优化搜索 elite = top_10_df.query('OverallQual == 10 & KitchenQual == "Ex" & Fireplaces >= 2').copy() print(elite) |
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销售价格 地面以上居住面积 整体质量 厨房质量 地面以上总房间数 壁炉 1007 755000 4316 10 极好 10 2 65 615000 2470 10 极好 7 2 1639 610000 2674 10 极好 8 2 1112 555000 2402 10 极好 10 2 |
这次精炼的搜索将您的注意力集中在四处精英房产上，这些房产不仅在艾姆斯（Ames）的房价中名列前茅，而且符合严格的奢华标准。
随着您深入研究，引入特征工程变得至关重要。特征工程是指从现有数据中创建新变量或特征的过程，这些变量或特征能更好地表示潜在问题。在您的情况下，是为了增强对房地产价值的理解。一个这样的创新特征是每平方英尺价格 (PSF)。PSF 指标成为您分析武器库中的一个关键工具，它提供了一种超越单纯标价的价值视角。通过计算每处房产的 PSF，您可以更公平地比较房产，而不受其大小或绝对价格的影响。该指标突出了每平方英尺居住空间的投资价值，为评估高端房产的真实价值提供了标准化尺度。
让我们将此计算应用于您精选的精英房产。
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# 引入 PSF 以对选项进行排名 elite['PSF'] = elite['SalePrice']/elite['GrLivArea'] print(elite.sort_values(by='PSF')) |
此操作会产生以下见解，使您能够按相对价值对房产进行排名。
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销售价格 地面以上居住面积 整体质量 厨房质量 地面以上总房间数 壁炉 PSF 1007 755000 4316 10 极好 10 2 174.930491 1639 610000 2674 10 极好 8 2 228.122663 1112 555000 2402 10 极好 10 2 231.057452 65 615000 2470 10 极好 7 2 248.987854 |
通过分析 PSF，可以明显看出并非所有奢华住宅都同等价值。尽管该房产是您列表中最贵的，但其 PSF 最低，提供了最佳价值，这突显了此指标在评估奢华住宅中的重要性。
现在，您可以识别出符合奢华标准并根据 PSF 指标展现出卓越价值的附加房产。通过拓宽您的标准，纳入数据集中所有整体质量评级为 10、厨房质量极佳且至少有两个壁炉的房屋，但 PSF 低于 175 美元。目的是发掘那些以更易负担的价格提供奢华体验的房屋。
这是您进行此扩展分析的方法：
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# 交叉检查所有房屋以寻找更好的价值 Ames['PSF'] = Ames['SalePrice']/Ames['GrLivArea'] value = Ames.query('PSF < 175 & OverallQual == 10 & KitchenQual == "Ex" & Fireplaces >=2') print(value[['SalePrice', 'GrLivArea', 'OverallQual', 'KitchenQual', 'TotRmsAbvGrd', 'Fireplaces', 'PSF']]) |
这次精炼的搜索带来了引人入胜的结果。
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销售价格 地面以上居住面积 整体质量 厨房质量 地面以上总房间数 壁炉 PSF 1007 755000 4316 10 极好 10 2 174.930491 2003 475000 3608 10 极好 12 2 131.651885 |
在对 Ames 数据集进行的这项全面搜索中，您发现了两处房产，它们不仅因其卓越的便利设施和工艺而体现了奢华的顶峰，而且在高端市场中也是价值的典范。值得注意的是，其中一处房产的每平方英尺价格 (PSF) 明显低于您设定的门槛，为高端购房者提供了绝佳的机会。这一发现强调了数据科学在房地产领域的强大作用，使买家能够找到提供非凡居住体验和卓越财务价值的房屋。
从数值分析过渡到空间可视化，让我们转向 Folium，将这些杰出的房产绘制在 Ames 的地理图景中。下一步将为您展示您的发现提供视觉背景，并说明数据科学在增强房地产选择过程中的实际应用，使寻找完美高端住宅的旅程既有信息性又具视觉吸引力。
可视化机遇：绘制通往可负担高端房地产的路径图
在确定了两处杰出的房产后，您的下一步将利用 Folium 的强大功能，将这些发现呈现在交互式地图上。此可视化不仅将每处房产定位在爱荷华州艾姆斯（Ames, Iowa）的地理背景中，还允许您直接在地图上嵌入详细信息，从而丰富您的分析。
使用 Folium，您可以为这些卓越的房产中的每一个创建标记，为潜在买家和利益相关者提供一目了然的全面概览。每个标记都包含有关房产的关键数据点，包括销售价格、总居住面积、质量评级和计算出的每平方英尺价格 (PSF)，提供了一种直观且引人入胜的方式来探索这些高端住宅。下面，您将详细介绍如何在地图中添加这些丰富信息的过程，确保每处房产不仅仅是地图上的一个点，而是其独特故事和价值主张的入口。
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# 使用 folium 可视化结果 import folium final_observation_indexes = value.index.tolist() # 过滤数据集以获取这些观测值的纬度和经度 final_locations = Ames.loc[final_observation_indexes, ['Latitude', 'Longitude']] # 创建一个以最终观测值平均位置为中心的 Folium 地图 map_center = [final_locations['Latitude'].mean(), final_locations['Longitude'].mean()] value_map = folium.Map(location=map_center, zoom_start=12) # 添加信息到标记 for idx, row in final_locations.iterrows(): # 提取弹出窗口的附加信息 info = value.loc[idx, ['SalePrice', 'GrLivArea', 'OverallQual', 'KitchenQual', 'TotRmsAbvGrd', 'Fireplaces', 'PSF']] popup_text = f"""<b>索引:</b> {idx}<br> <b>销售价格:</b> {info['SalePrice']}<br> <b>地面以上居住面积:</b> {info['GrLivArea']} 平方英尺<br> <b>整体质量:</b> {info['OverallQual']}<br> <b>厨房质量:</b> {info['KitchenQual']}<br> <b>地面以上总房间数:</b> {info['TotRmsAbvGrd']}<br> <b>壁炉:</b> {info['Fireplaces']}<br> <b>PSF:</b> ${info['PSF']:.2f} /平方英尺""" folium.Marker([row['Latitude'], row['Longitude']], popup=folium.Popup(popup_text, max_width=250)).add_to(value_map) # 将地图保存到工作目录的 HTML 文件 value_map.save('value_map.html') |
执行此代码不仅会用交互式标记填充 Folium 地图，还会将您的数据驱动之旅的成果封装在 HTML 文件中，该文件将轻松保存到您的工作目录，名为 value_map.html。该文件作为有形工件，可供进一步共享和探索，邀请利益相关者以直观且动态的方式参与您的发现。这是该文件的静态输出：
在总结您的分析之旅时，这种可视化成为了一个关键资源，通过细致应用数据科学所揭示的隐藏瑰宝，引导潜在购房者穿越市场。这种方法不仅让购房者对高端房地产价值有了更深的理解，也为希望在可负担的奢华房地产领域进行创新的开发商开辟了新途径。
热力图是 Folium 提供的另一种强大的可视化技术。它提供了给定地理区域内数据密度或强度的生动表示，使您能够识别 Ames 房地产市场中的活动或兴趣热点。
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# 从 folium 导入 HeatMap from folium.plugins import HeatMap # 过滤掉 'Latitude' 或 'Longitude' 中包含 NaN 值的行 Ames_Heat = Ames.dropna(subset=['Latitude', 'Longitude']) # 按“社区”分组并计算平均“纬度”和“经度” neighborhood_locs = Ames_Heat.groupby('Neighborhood').agg({'Latitude':'mean', 'Longitude':'mean'}).reset_index() # 创建一个以艾姆斯（Ames）为中心的地图 ames_map_center = [Ames_Heat['Latitude'].mean(), Ames_Heat['Longitude'].mean()] ames_heatmap = folium.Map(location=ames_map_center, zoom_start=12) # 提取热力图的纬度和经度数据 heat_data = [[row['Latitude'], row['Longitude']] for index, row in Ames_Heat.iterrows()] # 创建一个 HeatMap 层并将其添加到地图中 HeatMap(heat_data, radius=12).add_to(ames_heatmap) # 为每个社区添加一个黑旗 for index, row in neighborhood_locs.iterrows(): folium.Marker( location=[row['Latitude'], row['Longitude']], popup=row['Neighborhood'], icon=folium.Icon(color='black', icon='flag') ).add_to(ames_heatmap) # 将地图保存到工作目录的 HTML 文件 ames_heatmap.save('ames_heatmap.html') |
在输出中，您已战略性地放置了标记来标示 Ames 的每个社区，提供了即时的位置视觉线索。这些标记以其黑色区分，带有每个社区的全名，作为您探索过程中的导航指南。此外，热力图使用颜色梯度来表示物业密度，暖色表示房屋浓度较高。这种颜色编码不仅增强了地图的视觉吸引力，还直观地展示了市场活动和开发商及买家感兴趣的潜在区域。
利用您热力图可视化中的见解，可以帮助开发商有策略地选择低密度社区。通过专注于新兴社区并优先考虑创新设计和施工效率，开发商可以引入一个新的可负担奢华住宅维度。这一策略满足了对高质量生活空间的需求，并通过使更多受众能够负担得起奢华住宅来扩大市场。这一结合策略，由数据科学、地理空间分析和领域专家提供支持，突显了这些学科在塑造可负担奢华房地产未来方面的变革潜力，确保更多人能够触及高品质生活。
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总结
在本次全面的探索中，您深入研究了数据科学和交互式地图在房地产市场中的变革作用，尤其关注了爱荷华州艾姆斯（Ames）的高端市场。通过细致应用数据分析和可视化技术，您发现了宝贵的见解，这些见解不仅为高端购房者提供了支持，也为希望在可负担奢华房地产领域进行创新的开发商开辟了新途径。
具体来说，你学到了：
- 数据科学在识别高端房产中的应用。
- 特征工程的引入以及每平方英尺价格 (PSF) 作为评估相对价值的创新方法的计算。
- 如何利用 Folium（一个强大的 Python 库）创建动态可视化以增强房地产决策。
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