linux国外网站吗,线上商城运营,教育机构网站开发,做奖状的网站Hello#xff0c;这里是Easy数模#xff01;以下idea仅供参考#xff0c;无偿分享#xff01;
题目背景
本题旨在通过对中国特定城市的房产、人口、经济、服务设施等数据进行分析#xff0c;评估其在应对人口老龄化、负增长趋势和极端气候事件中的韧性与可持续发展能力。…Hello这里是Easy数模以下idea仅供参考无偿分享
题目背景
本题旨在通过对中国特定城市的房产、人口、经济、服务设施等数据进行分析评估其在应对人口老龄化、负增长趋势和极端气候事件中的韧性与可持续发展能力。主要目标包括未来房价和房屋存量预测、服务水平量化分析、韧性与可持续发展能力评估以及根据分析结果为城市未来发展提供规划建议。 问题总览
这四个问题可以按不同类型的分析任务进行概括具体如下
1. 问题 (1)未来房价预测与房屋存量估计
类型预测与估计问题 该问题涉及未来趋势的预测如房价和当前状态的估计如房屋存量可以通过时间序列分析、回归模型等方法进行解决。它关注对未来市场的预测为后续的城市发展和政策制定提供参考。
2. 问题 (2)服务水平量化分析
类型聚类分析与特征提取 该问题关注对现有服务水平的聚类以及特征的提取。它主要是一个数据聚类和特征分析问题涉及到对不同服务设施的覆盖度、密度等指标的计算并提取城市服务的共性和个性找到城市在各方面的优势和劣势。
3. 问题 (3)城市韧性和可持续发展能力评估
类型评估与优化问题 该问题关注城市在极端气候和紧急事件中的韧性表现以及在可持续发展方面的能力。它属于评估问题同时包含一定的优化成分在预算限制下制定投资计划可通过构建指标体系、建立资源分配模型等方式来量化并优化城市的韧性与可持续发展能力。
4. 问题 (4)未来发展规划
类型规划与决策问题 该问题要求制定一个未来发展的具体规划属于决策与规划问题。它基于前面问题的分析结果进一步明确投资方向、预算和预期成效为城市的长远发展提供指导性建议。
总结
问题 (1)预测与估计问题 (2)聚类分析与特征提取问题 (3)评估与优化问题 (4)规划与决策 题目解析及解题思路
问题 (1)房价预测与房屋存量估计预测问题
目标预测未来房价走势估算当前房屋存量。
数据来源
已提供的City 1和City 2的房产销售信息数据附件1和2可收集的互联网数据如人口、GDP等 数据总览
附件1和附件2两个城市的房产信息
字段 Community Number小区编号Price (USD)房价美元Total number of households总住户数Greening rate绿化率Floor area ratio容积率Building type建筑类型多层、中层、高层等Parking space停车位信息总数和车位比Property management fee/m²/month USD物业管理费above-ground/underground parking fee/month USD地上/地下停车费property type房产类型citycode 和 adcode城市代码和地区代码lon 和 lat经纬度X 和 Y坐标转换值
数据特征
包含房价、住户数、绿化率、容积率等多维度的房产和小区信息有助于进行房价预测、服务水平评估以及后续韧性与可持续发展能力分析。 解题思路
数据预处理清洗并结构化房产数据提取关键特征如区域、房价、面积等。特征选取引入人口、GDP、收入水平、城镇化率等影响房价的宏观经济特征。预测模型 时间序列模型如ARIMA模型用于预测房价的时间变化趋势。机器学习模型如多元回归、随机森林或XGBoost模型通过房产和经济特征变量预测未来房价。 房屋存量估计 使用房产销售信息估算当前房屋市场的供给量。结合人口密度和住宅用地面积数据估算当前房屋存量。如果可以获得历年住房数据还可基于住房建成率和出售率进行时间动态估算。
可行性挑战
需要补充人口、经济等数据并进行清洗以保证预测准确性。需要调整模型参数以适应城市不同的区域特征避免“一刀切”模式。
1. 数据探索性分析
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# Load the data
file_path_1 /content/Appendix 1.xlsx
data_1 pd.read_excel(file_path_1)# Display basic information about the data
print(Data Overview:)
print(data_1.info())# Display basic statistics
print(\nBasic Statistical Information:)
print(data_1.describe())# Check for missing values
print(\nMissing Values:)
print(data_1.isnull().sum())# Distribution of Price (USD)
plt.figure(figsize(10, 6))
sns.histplot(data_1[Price (USD)].dropna(), kdeTrue)
plt.title(Distribution of Price (USD))
plt.xlabel(Price (USD))
plt.ylabel(Frequency)
plt.show()# Distribution of Total number of households
plt.figure(figsize(10, 6))
sns.histplot(data_1[Total number of households].dropna(), kdeTrue)
plt.title(Distribution of Total Number of Households)
plt.xlabel(Total number of households)
plt.ylabel(Frequency)
plt.show()# Distribution of Greening rate
plt.figure(figsize(10, 6))
sns.histplot(data_1[Greening rate].dropna(), kdeTrue)
plt.title(Distribution of Greening Rate)
plt.xlabel(Greening rate)
plt.ylabel(Frequency)
plt.show()# Relationship between Building type and Price (USD)
plt.figure(figsize(12, 8))
sns.boxplot(xBuilding type, yPrice (USD), datadata_1)
plt.xticks(rotation45)
plt.title(Price (USD) Distribution by Building Type)
plt.xlabel(Building type)
plt.ylabel(Price (USD))
plt.show()# Relationship between Floor area ratio and Price (USD)
plt.figure(figsize(10, 6))
sns.scatterplot(xFloor area ratio, yPrice (USD), datadata_1)
plt.title(Relationship between Floor Area Ratio and Price (USD))
plt.xlabel(Floor area ratio)
plt.ylabel(Price (USD))
plt.show()# Calculate and visualize the correlation matrix for numeric columns only
plt.figure(figsize(12, 8))
numeric_data data_1.select_dtypes(include[float64, int64]) # Select only numeric columns
correlation_matrix numeric_data.corr()
sns.heatmap(correlation_matrix, annotTrue, cmapcoolwarm, squareTrue)
plt.title(Correlation Matrix of Numeric Variables)
plt.show()以下是对附件1数据的详细探索性分析结果
房价分布
从房价的分布图中可以看出房价呈现右偏分布大部分房价集中在10,000美元以下。这意味着大部分房产的价格处于较为实惠的范围内但也有少部分房产价格较高达到30,000美元甚至更高拉高了整体的价格范围。这种右偏的价格分布表明在某些区域可能存在少量高端房产这些房产的价格远高于平均水平。高价房产可能位于市中心、学区房、或是配套设施更完善的区域从而推高了价格。总体来看大多数房产的价格集中在5,000至15,000美元之间可能代表了市场的主流房价水平。
总住户数量分布
总住户数量的分布也呈现出右偏绝大多数小区的住户数较少主要集中在1,000户以下但也有少量小区住户数超过4,000户甚至达到7,000户以上。小区住户数量的分布情况可能反映了城市中不同类型住宅区的存在低住户数的小区可能是小型或低密度住宅区如独栋住宅、别墅区等而高住户数的小区可能是大型高密度住宅开发区如公寓楼群或住宅综合体。这种差异说明该城市的住宅类型多样化可能存在不同的人群定位和住宅需求。
绿化率分布
从绿化率的分布可以看到大多数房产的绿化率集中在0.2到0.3之间这可能是由城市规划的标准所决定的确保住宅区有一定的绿色空间。另外绿化率在0.5及以上的房产相对较少。这类高绿化率的房产可能集中在生态住宅区、豪华小区或是高端住宅区中通常这些区域会有更好的绿色环境以提升居住质量。总体来看绿化率较高的小区可能有更高的市场吸引力因为绿色空间通常与生活质量的提升相关联。
建筑类型与房价的关系
从箱线图中可以看出不同建筑类型的房价分布差异显著。例如“超高层”建筑的房价范围最广价格波动较大这可能是因为超高层建筑中的楼层位置和景观差异会影响价格顶层或高层的价格往往较高。“多层”和“中层”建筑的房价较为集中且相对较低表明这些建筑类型可能是普通居民住宅的主流选择价格较为亲民且较为稳定。此外建筑类型的多样性也说明了不同人群的需求例如家庭可能更倾向于选择低层或中层的多层建筑而年轻专业人士可能更青睐配套设施更齐全的高层或超高层公寓。
容积率与房价的关系
从散点图可以看出容积率与房价之间存在一定的负相关关系即容积率越高的房产房价往往越低。这种关系可以理解为容积率高的区域往往意味着更高的建筑密度和更少的开放空间通常与中低端住宅区相关。容积率低的房产通常价格较高可能是因为低容积率的开发项目往往具有更多的绿色空间、开放视野和更高的生活质量例如低密度的高档住宅区或别墅区。因此容积率可以作为房产定位的一个重要参考因素低容积率的房产可能更适合定位为高端市场而高容积率的房产适合满足中低收入人群的居住需求。
相关性矩阵分析
相关性矩阵显示出各变量之间的关系。以下是一些值得注意的相关性总住户数与地上停车费之间存在一定的正相关性这表明在住户数较多的小区停车需求也较大从而影响停车费用。绿化率与容积率之间存在一定的负相关性这表明高密度的住宅区往往绿化率较低而低密度的住宅区有更大的空间用于绿色环境。**地理坐标经纬度**显示出一些集群性表明数据中不同房产可能位于不同的地理区域可以进一步探索其地理位置与房价的关系。
总结 这些探索性分析结果提供了房产市场的整体概况可以总结出
房价和总住户数量呈现明显的右偏分布。不同建筑类型和容积率对房价有显著影响反映出不同住宅的市场定位。绿化率和容积率之间的关系揭示了城市规划和住宅质量的关联。 这些见解可以为后续的建模和预测提供基础尤其是在考虑不同区域、建筑类型和容积率等特征对房价的影响时。 2.数据预处理
填充了数值和类别变量的缺失值。提取并转换了停车位信息。转换并填充了物业管理费用。删除了缺失率较高的列。进行了One-Hot编码以便后续建模。
import pandas as pd
import numpy as np# Load data
file_path_1 /content/Appendix 1.xlsx
data_1 pd.read_excel(file_path_1)# Fill missing values
data_1[Price (USD)].fillna(data_1[Price (USD)].median(), inplaceTrue)
data_1[Total number of households].fillna(data_1[Total number of households].median(), inplaceTrue)
data_1[Greening rate].fillna(data_1[Greening rate].median(), inplaceTrue)
data_1[Floor area ratio].fillna(data_1[Floor area ratio].median(), inplaceTrue)
data_1[Building type].fillna(data_1[Building type].mode()[0], inplaceTrue)
data_1[property type].fillna(data_1[property type].mode()[0], inplaceTrue)# Handle parking space by extracting total spaces and ratio
data_1[Total parking spaces] data_1[parking space].str.extract(r(\d), expandFalse).astype(float)
data_1[Parking space ratio] data_1[parking space].str.extract(r\((1:\d.\d)\), expandFalse)
data_1.drop(columns[parking space], inplaceTrue) # Drop the original column# Handle Property management fee/m²/month USD by converting ranges to median
data_1[Property management fee/m²/month USD] data_1[Property management fee/m²/month USD].apply(lambda x: np.mean([float(i) for i in str(x).split(-)]) if isinstance(x, str) and - in x else x
)
data_1[Property management fee/m²/month USD] data_1[Property management fee/m²/month USD].astype(float)
data_1[Property management fee/m²/month USD].fillna(data_1[Property management fee/m²/month USD].median(), inplaceTrue)# Drop columns with high missing values if necessary
data_1.drop(columns[underground parking fee/month USD], inplaceTrue)# One-Hot Encode categorical variables
data_1 pd.get_dummies(data_1, columns[Building type, property type], drop_firstTrue)# Check final data
print(Processed Data Types:)
print(data_1.dtypes)
print(\nMissing Values After Processing:)
print(data_1.isnull().sum())
# Convert Parking space ratio to numerical format
data_1[Parking space ratio] data_1[Parking space ratio].str.extract(r1:(\d\.\d), expandFalse).astype(float)# Fill missing values for remaining columns
data_1[above-ground parking fee/month USD].fillna(data_1[above-ground parking fee/month USD].median(), inplaceTrue)
data_1[Total parking spaces].fillna(data_1[Total parking spaces].median(), inplaceTrue)
data_1[Parking space ratio].fillna(data_1[Parking space ratio].median(), inplaceTrue)# Final check for missing values
print(\nFinal Missing Values After Processing:)
print(data_1.isnull().sum())3.特征工程筛选
进行特征重要性分析和SHAP分析有助于理解各个特征对房价的影响。我们可以使用随机森林回归模型来评估特征重要性因为随机森林可以自然地输出每个特征对预测结果的重要性。这里将可视化每个特征的重要性。
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split# 分离特征和目标变量
X data_1.drop(columns[Price (USD)])
y data_1[Price (USD)]# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X, y, test_size0.2, random_state42)# 训练随机森林模型
model RandomForestRegressor(random_state42)
model.fit(X_train, y_train)# 获取特征重要性
feature_importances model.feature_importances_
features X.columns# 可视化特征重要性
plt.figure(figsize(10, 8))
plt.barh(features, feature_importances)
plt.xlabel(Feature Importance)
plt.ylabel(Features)
plt.title(Feature Importance Analysis using Random Forest)
plt.show()根据特征重要性图我们可以看到一些特征的重要性接近于零或很低因此可以考虑排除这些对房价预测影响不大的特征以简化模型提升计算效率。以下特征可以考虑排除
建筑类型中的许多组合例如 Building type_super high-rise、Building type_multi-story | mid-rise | super high-rise 等等这些类别的特征重要性非常低。物业类型中的部分类别例如 property type_other、property type_hotel、property type_self-built 等类别对预测影响较小。其他类别变量citycode、adcode这些特征对预测的影响也非常小可以考虑排除。
排除这些变量后我们可以重新进行SHAP分析聚焦于对房价预测有显著影响的特征以便更清晰地理解特征对预测的影响。
import pandas as pd
import numpy as np
import shap
import matplotlib.pyplot as plt
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split# 重新筛选特征排除不重要的特征
selected_features data_1.drop(columns[Building type_super high-rise, Building type_multi-story | mid-rise | super high-rise,Building type_multi-story | mid-rise | high-rise, Building type_multi-story | high-rise | super high-rise,property type_other, property type_hotel, property type_self-built,citycode, adcode
])# 分离特征和目标变量
X_selected selected_features.drop(columns[Price (USD)])
y_selected selected_features[Price (USD)]# 分割数据集
X_train, X_test, y_train, y_test train_test_split(X_selected, y_selected, test_size0.2, random_state42)# 训练随机森林模型
model RandomForestRegressor(random_state42)
model.fit(X_train, y_train)# 使用已经训练好的模型进行SHAP值分析
explainer shap.TreeExplainer(model)
shap_values explainer.shap_values(X_test)# 可视化SHAP值的整体影响特征重要性
plt.figure(figsize(10, 8))
shap.summary_plot(shap_values, X_test, plot_typebar)# 可视化SHAP值的分布每个特征对预测的影响
shap.summary_plot(shap_values, X_test) 4.预测模型准备采用之前推文的模型
等待更新不早了先睡了 问题 (2)服务水平量化分析 聚类分析
目标量化City 1和City 2各行业的服务水平提取城市的共性和个性特征分析各自的优势与劣势。
数据来源
附件3和4提供的基本服务POIPoint of Interest数据。
解题思路
POI数据处理 按照POI数据的行业分类如医疗、教育、公共设施等进行整理提取出服务设施的地理分布和数量。 服务水平量化指标 设施密度每个行业的服务设施在特定区域内的密度反映服务的覆盖率。可达性基于设施的分布和人口分布评估居民到达这些服务设施的便捷性可以使用GIS工具计算。服务多样性统计不同类型服务设施的多样性反映服务的全面性。 共性与个性分析 通过聚类分析或主成分分析对服务设施特征进行降维识别两城市在服务水平上的共性与差异。 优势与劣势 利用得分模型对比两城市在不同服务领域的表现找到各自的优势如教育资源丰富、医疗设施充足和不足如缺乏公共娱乐设施等。
可行性挑战
POI数据的完整性和精度会影响分析结果需确保数据准确性。地理分布分析涉及GIS工具操作需较强的空间数据处理能力。 问题 (3)城市韧性与可持续发展能力评估评价问题
目标评估两个城市应对极端天气和紧急事件的韧性量化可持续发展能力识别具体的弱点及未来投资重点。
数据来源
附件3和4中的POI数据以及在互联网上获取的有关城市基础设施和气候风险的数据。
解题思路
韧性评估指标 应急响应设施包括医院、消防站、避难所等数量与分布。基础设施耐久性评估关键基础设施如交通、电力、水利设施的抗风险能力。社会支持网络例如社区中心、志愿者组织等的数量与活跃度增强居民在灾害中的自助能力。 可持续发展能力量化 建立一套综合指标体系包括经济、社会和环境维度。计算每个指标的得分得分越高代表该城市在该指标上的表现越优。 短期与长期投资计划 短期投资主要聚焦在提升基础设施韧性、加强应急响应设施如增加消防站数量、加强社区防灾教育等。长期投资关注环境治理、可持续能源和智慧城市建设制定绿地扩展、公共交通优化等长期规划。 财务约束下的优化 使用线性规划或资源分配模型以“有限资金下最大化韧性与可持续性得分”为目标合理分配预算。
可行性挑战
需找到适合的韧性评估框架并调整适应城市实际情况。需要结合外部环境如经济压力、政策支持对投资回报进行合理预估。 问题 (4)未来发展规划规划与决策问题
目标根据上述分析结果制定City 1和City 2的未来发展规划明确投资方向、金额和预期的智能城市发展提升效果。
解题思路
发展规划框架 将规划分为“基础设施”、“社会服务”、“环境可持续性”、“智能城市建设”四大类每类明确未来发展方向。 投资预算 对各个领域设定具体的投资金额及用途例如智能交通系统、绿色建筑、智慧医疗设备等。 发展效果预测 使用量化指标预测投资后的成效如基础设施完备度、应急响应时间缩短、服务水平提升等。 撰写规划报告 简洁明了地阐述发展规划确保内容不超过两页包括城市建设的主要方向、每个领域的投资重点以及对应的预期效果。
可行性挑战
需精简规划内容确保报告简明扼要。需要合理量化预期效果便于未来评估成效。
