摘要：广州市房价连年上涨，超过大部分人的经济承受能力，同时政府限制购房资格，这使得用租房的方式解决住房问题成为大多数人的选择。论文利用Python爬取链家网上广州市的出租房信息，对数据进行处理，分析了广州市出租房的租金概况，讨论了租赁方式、房型、面积、楼层、装修、朝向、位置七个变量因素相互之间的关系，以及各个变量对于出租屋租金的影响情况，构建了一个多元线性回归模型。得到结果是租赁方式、房型、面积、楼层、装修、朝向、位置七个变量与出租屋月租价格成多元线性回归的关系，其中，变量面积对于出租屋月租价格的影响最大。

 

关键词：住房租金；多元线性回归预测分析

 

目 录

摘 要

Abstract

1 提出问题-1

1.1 研究背景、目的及意义-1

1.2 相关概念概述-1

1.2.1 多元线性回归模型-1

1.2.2 租金影响因素的选择-2

1.2.3 选择线性回归模型的原因-2

2 数据获取与处理-3

2.1 获取数据-3

2.2.1 明确爬虫目的-3

2.2.2 爬取数据-3

2.2.3 数据存储-4

2.2 数据预处理-5

2.2.1 缺失值处理-5

2.2.2 简化属性-6

2.2.3 异常值处理-8

2.3 数据探索性分析及可视化-11

3 模型建立和评估-19

3.1 模型的建立-19

3.2 模型的评估-19

4 模型的优化与检验-20

4.1 模型的优化-20

4.2 模型的检验-21

4.2.1 线性关系诊断-21

4.2.2 多重共线性诊断-22

4.2.3 残差诊断-23

4.2.4 模型预测-24

5、小结-25

参考文献-26

附录一 数据爬虫代码-27

附录二 数据处理、分析与建模代码-29

附录三 程序运行截图-40

致谢