数据挖掘在房地产数据分析中的应用

发布时间：2024-10-05 02:22

　　近些年来,数据挖掘技术的发展引起了各界的广泛关注,原因是存在着大量数据,需要将这些积累的数据转换成有现实指导意义的知识与信息。获取的知识与信息可以广泛地用于各领域,包括商务管理,市场分析,生产控制,科学探索,工程设计等。数据挖掘是从大量的、不完全的、模糊的、随机的数据中,获取潜在的、有用的、有效新颖的、实践中可理解的知识的过程。它是一种高级数据分析技术。数据挖掘是一门覆盖多门学科的技术,涉及人工智能技术、数据库技术、数据分析、统计学原理、模式识别、机器学习等多个领域。在这几十年间,数据挖掘就像数据库一样被广泛应用于实践中,并取得了人们的信任。数据挖掘应用于房地产数据,可以挖掘交易数据背后隐藏的有价值的知识。 关联规则挖掘是数据挖掘的重要方法之一,它是帮助发现数据库中项集之间的关联关系。这些关系是预先未知的隐藏的,并且是不能通过数据库的逻辑操作或统计的方法得出的。近年来,关联规则研究成为数据挖掘中的一个热点,并广泛应用于市场营销、购物篮、事务数据分析、文档分析、Web挖掘、入侵检测等领域。 本文主要研究了数据挖掘中关联规则技术在分析房地产交易数据方面的应用。所做的主要工作有两方...

【文章页数】：50 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

图4.1房地产交易数据集

（USE）、建筑面积（BUILDAREA）、售价（PRICE）、成交时间（APPLYDATE）、房屋结构（STRUCTURE）。图4.1房地产交易数据集4.1.2数据清理没有好的数据环境,就不会有理想的挖掘结果.但我们收集的数据一般都是脏的、不完整的和不一致的。使用数据预处理....

图4.2预处理之后的数据集如第一条数据表示的含义是：所在位置（LOCATION）为花山区（L1），用途（USE）为门面房（U2），建筑面积（BUILDAREA）为B5(122.395,137.55]，售价

-35-图4.2预处理之后的数据集如第一条数据表示的含义是：所在位置（LOCATION）为花山区（L1），用途（USE）为门面房（U2），建筑面积（BUILDAREA）为B5(122.395,137.55]，售价（PRICE）为P6(473726.5,∞)，成交时间（APP....

图4.3挖掘参数设置利用Apriori算法进行关联规则挖掘，结果如下，

-36-图4.3挖掘参数设置利用Apriori算法进行关联规则挖掘，结果如下，图4.4关联规则挖掘结果4.3规则分析此规则的意思是：建筑面积（BUILDAREA）处于(122.395,137.55]的房屋中有94%用途（USE）为成套住宅。这表明目前购房者倾向于成套住....

图4.4关联规则挖掘结果

图4.3挖掘参数设置利用Apriori算法进行关联规则挖掘，结果如下，图4.4关联规则挖掘结果4.3规则分析此规则的意思是：建筑面积（BUILDAREA）处于(122.395,137.55]的房屋中有94%用途（USE）为成套住宅。这表明目前购房者倾向于成套住宅房的面积在....

本文编号：4007429