在萬物互聯的趨勢下，每天會有大量的信息被記錄，從而產生龐大的數據信息。對這些數據充分的挖掘和分析，可以得出許多非常有價值的信息，并可以成為大多數企業業務增長、迭代更新的關鍵。在數據分析行業發展成熟的國家和行業，90%的市場決策和經營決策都是通過對數據分析研究而確定的。用數據說話，重視定量分析，也逐漸成為科學研究、企業經營、政府決策等過程著重考慮的問題。數據分析工作已經成為進行決策和做出工作決定之前的重要環節，可以將它應用于經濟發展的各個領域當中。本項目以房產數據分析進行介紹，包括數據采集、數據清洗和處理、數據分析和數據可視化等環節。

房產數據具有其鮮明的特性，在采集房產數據前，首先應該明確確定影響房子價格的因素有哪些。本項目選擇與房產價格關系較緊密的房屋本身屬性、房屋的空間地理位置、周邊的其他設施，例如戶型、區位、交通、價格、品牌、配套設施等。這些數據可以借助爬蟲技術從房源網站進行爬取，例如價格、面積、戶型、位置經緯度等字段。