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| 基于数据挖掘的我国大中城市不同层次住宅房价波动的影响因素分析 | |
| 引用本文： | 周旭.基于数据挖掘的我国大中城市不同层次住宅房价波动的影响因素分析[J].广东经济,2017(20). |
| 作者姓名： | 周旭 |
| 作者单位： | 内蒙古财经大学 |
| 摘 要： | 一、 引言
房价的持续增长让我们 "慌乱". 2016 年, 国际置业顾问Knight Frank发布了 "全球150大城市一季度房价涨幅榜", 排行榜的前五位中, 中国占据了4席, 包括深圳、 上海、 南京和北京, 其中深圳房价的涨幅最大为62 .5％. 国家统计局新出炉的数据也显示, 全国70个大中城市的住宅房价都有不同程度的涨幅. 本文尝试运用数据挖掘中的k-means算法, 根据我国大中城市住宅房价的涨幅程度进行聚类分析, 得出不同层次的住宅房价涨幅, 并对其结果进行分析解释. 然后综合学者们对住宅房价影响因素的研究, 提出本文对不同层次住宅房价影响的3个因素, 最后结合统计数据对这些因素与不同层次住宅房价的关联度进行比较分析. |
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