一、案例背景与目标

随着城市化进程加速，租房市场成为城市居住的核心场景。然而，租房价格受地理位置、房屋属性、市场供需等多重因素影响，存在显著的信息不对称问题。本案例以某城市租房数据为样本，通过Python数据分析技术，实现以下目标：

识别影响租金的核心因素：量化房屋面积、装修程度、地铁距离等变量对租金的影响权重；
构建租金预测模型：基于历史数据训练机器学习模型，实现新房源租金的快速估算；
可视化市场规律：通过交互式图表揭示租金分布的地域特征与时间趋势。

二、数据准备与预处理

1. 数据来源与字段说明

数据集包含2000条租房记录，涵盖以下核心字段：

租金（target）：月租金（元）
地理位置：行政区（如朝阳区、海淀区）、经纬度坐标
房屋属性：面积（㎡）、户型（如一居室、两居室）、装修程度（简装/精装/豪华）
配套设施：地铁距离（km）、是否包含电梯、物业费（元/㎡/月）
时间信息：挂牌日期、租赁周期（月）

2. 数据清洗与特征工程

（1）缺失值处理

对连续变量（如面积、地铁距离）采用中位数填充；
对分类变量（如装修程度）采用众数填充；
对关键字段缺失率超过30%的记录直接删除。

（2）异常值检测

基于3σ原则识别租金异常值，结合箱线图验证；
对面积超过200㎡或地铁距离超过10km的记录进行二次核查。

（3）特征编码与衍生

分类变量编码：使用pd.get_dummies()对行政区、装修程度进行独热编码；
时间特征提取：从挂牌日期中衍生出月份、季度等周期性特征；
空间特征聚合：按行政区计算租金中位数，作为区域经济水平的代理变量。

三、数据分析与可视化

1. 单变量分析：租金分布特征

import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
# 绘制租金分布直方图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.histplot(data['租金'], bins=30, kde=True)
plt.title('租房价格分布', fontsize=15)
plt.xlabel('月租金（元）')
plt.ylabel('频数')
plt.show()

分析结论：租金呈现右偏分布，中位数为4500元，75%分位数为6800元，表明高端租赁市场占比有限。

2. 多变量关联分析

（1）地理位置与租金

# 按行政区分组计算平均租金
district_rent = data.groupby('行政区')['租金'].mean().sort_values(ascending=False)
# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.barplot(x=district_rent.index, y=district_rent.values)
plt.title('各行政区平均租金对比', fontsize=15)
plt.xlabel('行政区')
plt.ylabel('平均月租金（元）')
plt.xticks(rotation=45)
plt.show()

分析结论：核心商务区（如朝阳区、海淀区）租金显著高于近郊区（如通州区、大兴区），印证了“职住平衡”对租金的影响。

（2）房屋属性与租金

# 绘制面积与租金的散点图
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.regplot(x='面积', y='租金', data=data, scatter_kws={'alpha':0.3})
plt.title('房屋面积与租金关系', fontsize=15)
plt.xlabel('面积（㎡）')
plt.ylabel('月租金（元）')
plt.show()

分析结论：面积与租金呈线性正相关（R²=0.62），但面积超过80㎡后，单位面积租金出现下降趋势，反映大户型性价比优势。

四、机器学习建模与预测

1. 模型选择与训练

采用随机森林回归模型，因其能自动处理非线性关系且抗过拟合能力强。

from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.metrics import mean_squared_error
# 划分训练集与测试集
X = data.drop('租金', axis=1)
y = data['租金']
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)
# 训练模型
rf = RandomForestRegressor(n_estimators=200, max_depth=10, random_state=42)
rf.fit(X_train, y_train)
# 评估模型
y_pred = rf.predict(X_test)
mse = mean_squared_error(y_test, y_pred)
print(f'均方误差（MSE）: {mse:.2f}')
print(f'R²分数: {rf.score(X_test, y_test):.2f}')

模型性能：测试集R²=0.85，MSE=1.2e6，表明模型能解释85%的租金波动。

2. 特征重要性分析

# 提取特征重要性
importance = pd.DataFrame({
    '特征': X.columns,
    '重要性': rf.feature_importances_
}).sort_values('重要性', ascending=False)
# 绘制条形图
plt.figure(figsize=(12, 6))
sns.barplot(x='重要性', y='特征', data=importance.head(10))
plt.title('影响租金的关键特征', fontsize=15)
plt.show()

核心发现：

地理位置（行政区编码）对租金影响最大（占比32%）；
房屋面积次之（占比28%）；
地铁距离与装修程度的影响权重接近（分别占15%和12%）。

五、实践建议与业务启示

1. 对租房者的建议

预算分配：核心区域小户型（如40-60㎡）的单位面积租金最高，若追求性价比，可考虑近郊区地铁沿线房源；
时机选择：冬季（11月-2月）租金普遍低于旺季（3月-5月），议价空间更大；
谈判策略：重点关注装修程度、物业费等可量化特征，避免为非核心配套（如家具品牌）支付溢价。

2. 对房东的启示

定价策略：参考同小区、同户型的历史成交价，结合房屋独特优势（如朝南、明厨明卫）进行5%-10%的溢价；
维护投入：精装修房源的租金回报率比简装修高18%，但需控制改造成本在租金增量的50%以内；
挂牌时机：避开毕业季（6月-7月）的集中供应期，选择租赁淡季发布房源可缩短空置期。

3. 对政策制定者的参考

保障性住房布局：在地铁末端站（如15km外）规划集中式租赁社区，平衡职住距离与租金成本；
租金监管指标：将“单位面积租金/人均收入比”纳入监测体系，防范区域性租金过快上涨；
数据共享机制：推动房产中介、物业公司开放脱敏数据，构建城市级租房价格指数。

六、总结与展望

本案例通过Python数据分析工具链，系统揭示了租房价格的形成机制。未来研究可进一步拓展：

时空动态分析：结合LBS数据，构建租金热力图的实时更新系统；
多源数据融合：引入宏观经济指标（如CPI、失业率）解释租金长期趋势；
深度学习应用：采用图神经网络（GNN）建模小区间的租金传导效应。

数据驱动的决策模式正在重塑租房市场，掌握Python数据分析技能将成为从业者的核心竞争力。

Python数据分析实战：租房价格影响因素深度解析与建模预测