本文關(guān)鍵詞：基于數(shù)據(jù)挖掘的皖南地區(qū)小城市住宅商品房市場分析應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：伴隨著數(shù)據(jù)日漸增多及信息技術(shù)的深入發(fā)展,讓人們越來越多的探索到人類社會復(fù)雜行為中的規(guī)律性。數(shù)據(jù)挖掘的基本特征在于重預(yù)測偏社會、找發(fā)現(xiàn)非實證、尋關(guān)系非因果、看整體非抽樣。房地產(chǎn)行業(yè)亦是我國經(jīng)濟的重要支柱,房地產(chǎn)的過渡開發(fā),房價的快速增長又影響著老百姓的日常生活。在房地產(chǎn)市場中產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù),論文中采用皖南地區(qū)小城市為代表的宣城市宣州區(qū)樓盤真實數(shù)據(jù),針對房地產(chǎn)市場信息特征以及人們購房置業(yè)喜好因素,選取定性定量相結(jié)合的數(shù)據(jù)指標(biāo),建立房地產(chǎn)市場數(shù)據(jù)分析體系。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)探索住宅商品房各因素之間的相互關(guān)系。論文將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用于住宅商品房市場數(shù)據(jù)分析。通過對關(guān)聯(lián)規(guī)則的理論知識學(xué)習(xí)和Apriori算法的深入研究,結(jié)合變量相關(guān)性分析和各變量特征情況,選取不同離散化方法。根據(jù)離散后的變量指標(biāo),運用關(guān)聯(lián)規(guī)則與多屬性連續(xù)數(shù)值的離散化技術(shù)相結(jié)合的方法,構(gòu)建住宅商品房市場數(shù)據(jù)分析挖掘模型,最后聯(lián)系實際分析評估挖掘規(guī)則。通過探討這些問題,為政府制定相關(guān)政策,穩(wěn)定交易市場提供了支撐;為市場開發(fā)商和投資職業(yè)者判斷價格定位是否合理、市場走勢、做出投資決策提供依據(jù)。
【關(guān)鍵詞】：數(shù)據(jù)挖掘 房地產(chǎn) 關(guān)聯(lián)規(guī)則 Apriori 連續(xù)數(shù)值離散化
【學(xué)位授予單位】：安徽工業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：F299.23
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 第一章 緒論8-13
• 1.1 研究背景及意義8-9
• 1.1.1 研究背景8
• 1.1.2 研究意義8-9
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.1 數(shù)據(jù)挖掘國內(nèi)外研究現(xiàn)狀9-10
• 1.2.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則應(yīng)用現(xiàn)狀10
• 1.3 本文內(nèi)容、結(jié)構(gòu)安排及創(chuàng)新之處10-13
• 1.3.1 本文內(nèi)容10-11
• 1.3.2 結(jié)構(gòu)安排11-12
• 1.3.3 創(chuàng)新之處12-13
• 第二章 數(shù)據(jù)挖掘理論綜述及其在住宅商品房市場中的應(yīng)用13-21
• 2.1 數(shù)據(jù)挖掘基本概念13-14
• 2.2 數(shù)據(jù)挖掘任務(wù)14-15
• 2.3 數(shù)據(jù)挖掘過程15-17
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘在住宅商品房中的應(yīng)用17-21
• 2.4.1 住宅商品房市場信息特征18
• 2.4.2 住宅商品房市場影響因素指標(biāo)選取18-21
• 第三章 連續(xù)屬性離散化方法21-27
• 3.1 引言21
• 3.2 離散化算法任務(wù)21-23
• 3.2.1 離散化算法評價標(biāo)準(zhǔn)22-23
• 3.3 離散化分類介紹23-24
• 3.4 基于信息熵的離散化算法24-27
• 3.4.1 概念描述24-25
• 3.4.2 基于信息熵的離散化步驟25-27
• 第四章 關(guān)聯(lián)規(guī)則及Apriori算法27-37
• 4.1 引言27
• 4.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則描述27-30
• 4.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則分類30
• 4.4 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程30-32
• 4.4.1 問題定義30-31
• 4.4.2 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘過程31-32
• 4.5 Apriori算法32-35
• 4.6 算法舉例35-37
• 第五章 關(guān)聯(lián)規(guī)則在小城市住宅房商品房市場分析應(yīng)用37-59
• 5.1 實驗背景37-39
• 5.1.1 數(shù)據(jù)來源38-39
• 5.2 數(shù)據(jù)預(yù)處理39-54
• 5.2.1 數(shù)據(jù)說明39-41
• 5.2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量的評估41-42
• 5.2.3 相關(guān)性分析42-47
• 5.2.4 變量的刷選、派生47-54
• 5.2.5 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的其它工作54
• 5.3 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘54-56
• 5.4 規(guī)則發(fā)現(xiàn)56-59
• 5.4.1 規(guī)則分析57-59
• 第六章 總結(jié)與展望59-61
• 6.1 總結(jié)59
• 6.2 展望59-61
• 參考文獻(xiàn)61-65
• 附錄65-73
• 攻讀碩士期間學(xué)業(yè)成果73-74
• 致謝74

【相似文獻(xiàn)】

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本文編號：254774