从2014年对楼市的普遍唱衰，到2015年的价格回暖，到底发生了怎样的改变？本文就尝试通过大数据来和丰富的图表，为大家展现数据背后的数据。

数据来源

这些数据是笔者在2014年10月年和2015年10月份两次，在链家官网上抓取的在售二手房数据，2014年约为64000条，2015年总计约7W条。数据源可能会有偏差，因此结论仅供参考。

疯长的房价

从1992年到2015年，北京的房价经历了怎样的疯狂？可以查看下面的图表。

可以看到，1992年到2002年，呈现一个非常稳定的状态。从2008年起，北京的房价如同火箭一般上窜。

有意思的是，如果按照建造时间来绘制图表，会发现在2000年和2004年左右，达到高峰。在6W套二手房中，2000年总共建造了7697套，占比百分之11.21%。

　到了2014年，北京各个区县的二手房价格如下图：

西城区和东城区的平均价格在五万五左右，之所以没有达到网上其他数据所提到的丧心病狂的9万，是因为我们分析的是二手房。目前二环内新楼盘的数量极少，几乎没有讨论的价值。

我们将房价以热力图方式绘制在地图上，就会非常直观：

颜色越深，代表其价格越高。除了西城，东城这些老城区，中关村（包含大量的学区房）和国贸（北京CBD）都价格高企。

如果我们改变缩放等级，进一步缩小地图范围，可以看到最贵的房子，集中在西单，南锣鼓巷，国贸，以及北新桥地区。

这些最贵小区的房价有多贵呢？下面列出排名前十的十个小区的价格：

文华胡同的位置在哪里呢？笔者专门去搜索了一下。这个超牛无比，价格在33万/平的文华胡同在靠近闹市口大街的西单商圈。

更夸张的是，两套房子都是平房，面积分别是12平和15平，其中一套还是1949年建的。中介给出的宣传标语是，最牛实验二小学区房，抢抢抢！这么小的面积，估计是四合院的厢房改造的吧。现在官网上已经下架。

什么样的房子最多？

我们先看，什么类型的楼房最多，下面给出了楼房总体高度的比例。可以看到，二手房中，六层是最多的。国家规定，七层就要装电梯了。因此在2000年以前，大部分的居民楼都是6层。

再看看不同面积的房子所占总数的比例。我们取面积为40-140平米的房子，进行了统计分析，结论如下图：

可见，60平的一室一厅或两室一厅最为常见。90平米的三居和两居也较多。

我们再对二手房存量绘制热力图：

可以看到，二手房主要集中在天通苑，北苑，望京，十里堡和通州。这基本上与北京2004年发布的《北京市城市总体规划2004-2020》的内容相符：

很有意思的是，绿色的区域相当空旷，比如笔者目前所在的三元桥地区，和酒仙桥之间隔了好大一片荒地，晚上夜跑时荒无人烟。

2014年到2015年的房价变化

下面是刚需读者最关心的内容，2014年到2015年的北京房价，经历了怎样的变化？众所周知，2014年房价走低，整体唱衰，甚至有商家打出了降价6000元/平的广告来推销房子。2015年，降准降息政策出炉，公积金贷款比例提高，北京房价回暖，我们知道肯定涨价了。但到底涨了多少呢？

我们按照2014和2015年价格增减的百分比，绘制出下面的房价变化数量比例图。可以看到，房价变化基本呈现正态分布趋势。但均值不在0点，靠近5%左右，整体右移：

经过统计，2014年的平均房价为40125/平，2015年为42535/平。涨价比例5.64%。也就是说，一套三百万的房子，平均涨了16万左右。

我们列出10万元以下单价，2015年小区内二手房数量超过20套的涨价排名前十的小区：

上地房价怎么涨了这么多？即使在北京，7万8的价格都已经是豪宅，可是上地的房子，一般都是普通的住宅。

原因还是学区房，海淀区教改使得这边的房子变化极大。 上地东里小区内建有上地实验小学，该小学可直升一零一中学上地分校，一零一中学上地分校位于上地西里北侧，就是这9年直升的诱惑导致该区域房价直线攀升。可怜天下父母心！

当然，有涨价就有降价：基本上，降价的小区都在非中心城区，例如樱花园就在顺义。

结论

5%的涨幅，已经说明2015年比2014年价格回暖不少。也有少部分郊区小区降价。当然，这种涨幅和之前火箭般的涨价不可同日而语。可以肯定的是，像北京这样的城市，房子几乎是不可能大跌的。但未来的事情，谁知道呢？

安得广厦千万间，大庇天下寒士俱欢颜！

文章已经很长，因此没有将更多的内容囊括其中。我们还做了以下的事情：

• 分析不同小区涨降价的原因并将其可视化到地图上。
• 同一个小区中，不同的房子价格差别很大，甚至能差两万元。为什么会出现这种情况？
• 根据房子周边的学校，医院，商场等场所，计算房子的附加价值。
• 尝试预测不同小区未来的房价趋势。

附录：

链家在去年有约7W条数据，今年的出售二手房已经达到10W套，但是这些房源里有多少水分呢？根据2014年的数据按照编号检查一下重复：一万两千多套房子出现了两次，将近五千套房子出现过三次，甚至有一套房子出现过八次。其中水分可想而知。

同时，2014年的网页数据还会提供地理坐标信息，2015年就不存在了，所以文中涉及到地理信息的图表都是2014年的。另外，虽然对房子的位置描述非常详细，但中介不会告诉你这是几号楼几层。仅仅提供了楼房的总层高。原因不言自明。

同样，数据的准确性也有问题。很多房子价格都是1万，2万，明显是随意标的。也有一部分价格高的离谱，如88万/平。这些数据在处理前都已经筛掉。以免干扰分析结果。

• 数据采集采用笔者用C#开发的爬虫工具。
• 数据清洗ETL采用了笔者开发的工具软件。
• 数据分析采用python.
• 可视化使用了matplotlib和seaborn.
• 热力图使用了百度地图API， 按经纬度0.01度为一个子区域，计算其中的平均值作为当前区域的房价/二手房数量。

有任何问题，欢迎讨论！