摘  要

本文的研究基于两项重要背景：1、随着时代的飞速发展，互联网已经普及到千家万户，尤其在大城市中，网络已经成为人们获取信息的主要方式，我们已经形成了一个大数据时代，使用大数据构建预测模型是十分具有研究意义的。2、房价是近年来人们十分关心的一项民生问题，房价的波动直接影响了人们的生活水平及生活质量，对房价进行预测是必要且热门的一项研究，然而使用传统数据得到的房价预测模型存在一定的缺陷，并不具有即时性。

因此，基于以上背景，本文决定进行大数据背景下杭州房价实时预测的研究。首先，以杭州市为研究对象，获取有关杭州市房价的相关关键词并构成初选关键词。在此基础上，利用时差相关性分析，对关键词进行进一步的筛选，获得了关联度最高的12个关键词。对这12个关键词数据进行主成分分析，构造了杭州住宅网络搜索复合指数，最后利用k折交叉分析法重复进行1000次，构建出预测模型，并比较了传统数据房价预测模型和加入大数据的房价预测模型的效果，得出结论：加入大数据的杭州房价预测模型相比于传统模型有一定的优化作用。在最后的结论部分，也对此结论进行了分析。

目    录

1、引言 4

2、分析评价方法 4

2.1时差相关分析法 4

2.2主成分分析法 5

2.3 K折交叉验证法 5

3、指标说明及关键词选取 5

3.1指标说明 5

3.1.1传统房价统计数据 5

3.1.2百度指数 5

3.2关键词的选取 6

3.3数据处理 7

4.时差相关性分析法 7

4.1时差相关性分析模型 7

4.2结果分析 8

5.主成分分析法 8

5.1符号解释 8

5.2合成复合指数 8

6.使用K折交叉验证法进行预测 10

6.1 K折交叉验证方法及步骤 10

6.2模型构建 11

6.2.1传统统计数据模型 11

6.2.2加入网络搜索数据的预测模型 11

6.3预测结果分析 12

7.结论与建议 12

参考文献 14

致谢 15