居場所探しの為Pythonで物件データ分析 ~爬取したり可視化したり機械学習で予測モデルを作ったり~ - Qiita

この記事ではPythonを使って家探しサイトSUUMOからデータを爬取スクレイピングして可視化して機械学習で予測モデルを作成することについて解説します。 コードも分析の結果も全部ここに載せます。 扱うデータは福岡市内の物件ですが、方法としてはどこの物件探しでも通用のはずなので、データ分析を勉強したい人のために役に立つかと思います。 はじめに 就活して内定が決まって転職することになったので、次は引っ越しです。転職先は福岡県福岡市博多区。 （これについては以前の記事で書いて経験をシェアしたので興味があれば） 仕事探しが終わって、これでもう楽になると思ったら次は「家探し」ですね。人生色々あって大変です。家探しってなんか色々就活と似ていてデジャヴュって感じもします。どれも自分の居場所探しだから。 私はまだ一度も福岡（というより九州）に行ったことないので、あまり何も分からなかったです。住むならどこが

[misshiki]

リアルなデータなのがいい。“今回の対象は福岡市にある全ての物件です。”福岡出身なので地名が懐かしい。SUUMOをスクレイピングか。