/moscow_apartment_analys

Primary LanguageJupyter Notebook

Анализ московской недвижимости.

Описание пет-проекта.

Данный проект представляет собой анализ московской недвижимости, данные для которого брались вручную из сайта Avito. Мной было поставлены следующие задачи:

  • Произвести загрузку данных(scraping) с сайта Avito.
  • Сделать предъобработку данных для дальнейшего анализа.
  • Провести общий анализ данных.
  • Выявить гипотезы
  • Проверить гипотезы

Стек технологий.

Для анализа данных использовалось следующий стек технологий:

  • Язык программирования Python
  • Jupyter Notebook
  • Библиотеки для python:
    • pandas
    • numpy
    • BeautifulSoup
    • matplotlib
    • seaborn
    • scipy.stats
    • time
    • unicodedata
    • requests

Статистические методы.

Во время проверки гипотез использовались следующие статистические методы:

  • Критерий Манна-Уитни
  • Доверительные интервалы
  • Однофакторный дисперсионный анализ
  • Коэффицент корреляции Спирмена

Структура проекта.

  • data - датасеты csv-расширения.
    • apartment_data.csv - датасет, полученный после скрепинга данных.
    • clean_apartment_data.csv - очищенный датасет, который используется в анализе.
  • docs - вспомогательные файлы для оформления readme-файлов.
  • notebooks - ноутбуки в которых производилась работа (смотрите readme в папке notebooks).