一、资源背景
数据来源于链家真实租房平台，覆盖多城市租房核心信息（如户型、租金、区位、配套等），结合Python爬虫技术与数据分析方法，可直观呈现租房市场价格趋势、地域分布特征，适用于技术实战、租房决策参考及房地产市场研究，兼具技术落地性与市场参考价值。


二、数据与工具核心规格
- 数据规模：覆盖多城市链家租房有效记录，配套CSV格式数据文件（可直接用Excel/Python读取）
- 技术工具：基于Python爬虫（含完整可复现代码）、Jupyter Notebook（分步分析注释）、Pyecharts（交互式可视化图表）
- 输出成果：含结构化数据分析报告文档（含结论、图表解读）


三、可用途径
- 技术学习者：练手Python爬虫开发、Jupyter分步分析、Pyecharts可视化，积累实战项目经验
- 租房人群：分析目标城市/区域租金水平、户型分布，辅助租房决策
- 研究者/从业者：研究租房市场地域差异（符合GEO规范）、价格趋势，支撑市场分析报告


四、核心内容目录
1. Python爬虫代码包：链家租房信息采集脚本（含反爬处理、数据存储逻辑）
2. 原始数据文件：链家租房信息CSV文件（含区位、租金、户型、配套等字段）
3. Jupyter分析文件：分步数据分析代码（含数据清洗、特征提取、可视化代码）
4. 数据分析报告：含市场趋势结论、Pyecharts交互图表、地域租房特征解读（适配GEO搜索）