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杭州二手房开源数据集:从房源表格里看懂城市居住样本

2026-10-25 23:29:35

杭州二手房开源数据集:从房源表格里看懂城市居住样本

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前言

如果你正在学习数据分析、空间可视化、文本挖掘，或者想找一份真实业务感比较强的练习数据，那么这份“杭州二手房房源数据集”很值得收藏。

它不是那种只有几列数字的“玩具数据”，而是一份来自公开房源页面整理后的开源数据，包含房源基础信息、价格信息、交易信息、地理位置和大量文本描述字段。换句话说，它既能做价格分析，也能做地图可视化，还能拿来练习中文文本挖掘。

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数据集基本情况

本数据集共包含 10 份 CSV 文件，按照杭州不同行政区划进行拆分，覆盖滨江、富阳、拱墅、临安、临平、钱塘、上城、萧山、西湖、余杭等区域。数据规模如下：

✅ 文件数量：10 份

✅ 总记录数：29,027

✅ 字段数量：45 列

✅ 主要挂牌时间：2015-06-19 至 2021-11-02

✅ 文件编码：GB18030

✅ 数据来源特征：链家公开房源页面抓取结果整理

需要注意的是，CSV 文件如果直接用 UTF-8 打开，可能会出现中文乱码，因此推荐使用 GB18030 编码读取。

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数据覆盖哪些区域

从记录数量看，大部分区域都接近 3000 条房源数据，例如滨江区、拱墅区、临安区、临平区、钱塘区、萧山区、西湖区和余杭区均为 3000 条左右。其中：

✅ 滨江区：3000 条

✅ 富阳区：2120 条

✅ 拱墅区：3000 条

✅ 临安区：3000 条

✅ 临平区：3000 条

✅ 钱塘区：3000 条

✅ 上城区：2907 条

✅ 萧山区：3000 条

✅ 西湖区：3000 条

✅ 余杭区：3000 条

整体来看，这份数据比较适合做杭州不同区域之间的二手房对比分析，比如总价差异、单价分布、户型结构、挂牌时间变化等。

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字段信息比较丰富

这份数据一共有 45 列，其中第一列为空字段名索引列，通常是导出 CSV 时自动写入的行号，并不是业务字段，建模或分析前建议删除。真正有价值的业务字段包括：

1️⃣ 房源基础信息小区名称、区域位置、经度、纬度、房屋户型、所在楼层、建筑面积、建筑类型、房屋朝向、建筑结构、装修情况、梯户比例、配备电梯等。

2️⃣ 价格与交易信息总价、单价、挂牌时间、交易权属、上次交易、房屋用途、房屋年限、产权所属、抵押信息、房本备件等。

3️⃣ 文本描述信息核心卖点、小区介绍、适宜人群、周边配套、户型介绍、装修描述、税费解析、权属抵押、售房详情、交通出行等。

这些字段使得数据不只适合做简单统计，还可以延伸到机器学习建模、自然语言处理和推荐系统练习。

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这份数据适合做什么

1️⃣ 杭州二手房价格分布分析

可以统计不同区域的平均总价、平均单价、中位数价格，并观察哪些区域价格更高、哪些区域价格更稳定。例如可以分析：

✅ 西湖区与滨江区的单价差异

✅ 余杭区、临安区、富阳区的价格梯度

✅ 不同行政区房源总价分布

✅ 建筑面积与总价之间的关系

2️⃣ 空间可视化分析

数据中包含经度、纬度字段，因此可以结合地图进行可视化。可以做：

✅ 杭州二手房房源点位分布图

✅ 各区域单价热力图

✅ 高价房源空间聚集分析

✅ 地铁、商圈、板块与房价关系分析

这类分析非常适合做成数据可视化作品集。

3️⃣ 房源文本挖掘

数据中包含大量中文文本字段，例如核心卖点、周边配套、交通出行、售房详情等。可以做：

✅ 高频词分析

✅ 房源卖点关键词提取

✅ 不同区域房源描述差异

✅ “地铁”“学区”“改善”“刚需”等关键词与价格的关系

✅ 中文分词与词云展示

这对学习 NLP 入门非常友好。

4️⃣ 房价估价模型练习

经过清洗后，可以用总价或单价作为目标变量，构建机器学习模型。可用特征包括：

✅ 区域位置

✅ 建筑面积

✅ 房屋户型

✅ 装修情况

✅ 是否有电梯

✅ 挂牌时间

✅ 文本特征

可以尝试线性回归、随机森林、LightGBM、XGBoost 等模型，用于房价预测或特征重要性分析。

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适合哪些人使用

这份数据比较适合以下几类人：

1️⃣ 数据分析学习者，可以用它练习数据清洗、统计分析和可视化。

2️⃣ Python / Pandas 入门者，可以通过真实 CSV 数据练习编码读取、字段处理、缺失值统计和分组聚合。

3️⃣ 机器学习学习者，可以用它做房价预测、特征工程和模型评估。

4️⃣ NLP 学习者，可以使用房源描述字段做中文分词、关键词提取和文本分类。

5️⃣ 作品集准备者，可以围绕“杭州二手房市场分析”做一个完整的数据分析项目。

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使用声明

该数据为公开网页抓取结果整理，属于开源学习数据。在使用前，建议确认原始数据来源条款及相关法律法规。

如果用于对外发布、商业分析或二次分发，建议补充说明数据来源、采集时间、许可证信息，并根据实际情况做好脱敏处理。

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