Big Data et immobilier : rapport d'analyse des tendances du marché

Quand les robots rencontrent l'immobilier : les pièges de la collecte de données

Récemment, j'ai aidé un ami à analyser le prix d'une maison d'occasion et j'ai écrit un script de crawler en Python. Le résultat est que le site web cible a bloqué notre IP il y a seulement deux jours. À ce moment-là, je me suis souvenu que je devais utiliser un proxy IP, mais les fournisseurs de services sur le marché sont soit trop chers, soit le pool d'IP est trop petit. Jusqu'à ce que j'utilise le proxy résidentiel dynamique d'ipipgo, j'ai pu capturer toutes les données sur les prix des logements dans 30 villes de Chine.

importation de requêtes
from itertools import cycle

proxies = [
    "http://user:pass@gateway.ipipgo.com:30001",
    "http://user:pass@gateway.ipipgo.com:30002"
]

proxy_pool = cycle(proxies)

for page in range(1,100): :
    try : proxy = next(proxy_pool)
        proxy = next(proxy_pool)
        response = requests.get(
            f "https://fangjia.com/list?page={page}",
            proxies={"http" : proxy}, timeout=10
            timeout=10
        )
         Logique d'analyse des données...
    except Exception as e.
        print(f "Échec de la capture de la page {page}, changement automatique d'IP.")

L'arme secrète pour prédire les prix de l'immobilier : les réseaux IP dynamiques

Le plus grand casse-tête de l'analyse des tendances du marché est le suivantDonnées incomplètesLa raison en est que de nombreuses plateformes intermédiaires disposent d'un mécanisme anti-escalade très bon marché. De nombreuses plateformes intermédiaires disposent d'un mécanisme anti-crawl très sournois que les IP proxy ordinaires ne peuvent pas gérer. La caractéristique unique d'ipipgo est sonPool IP dynamique résidentielLes adresses IP du domicile à large bande peuvent être changées de manière aléatoire pour chaque demande, ce qui est beaucoup plus fiable que les adresses IP des salles de serveurs.

Voici un conseil pratique : lorsque vous collectez des données provenant de différentes villes, n'oubliez pas de faire correspondre le segment IP local. Par exemple, si vous voulez connaître le prix de Shenzhen, choisissez le nœud d'exportation de Guangdong. L'arrière-plan d'ipipgo permet de sélectionner avec précision l'emplacement de la station de base, ce qui est particulièrement important pour analyser les différences de prix entre les régions.

Une solution de collecte de données que même un novice peut utiliser

J'ai récemment eu un ami agent immobilier qui souhaitait contrôler lui-même les offres concurrentes, et je lui ai donné un conseil :

1. Acheter une formule de paiement à l'utilisation sur le site web d'ipipgo (il est conseillé aux débutants d'opter pour la formule de trafic de 10 Go).
2. Téléchargez leur client pour générer des adresses d'appel API en un clic !
3. À l'aide d'un outil d'exploration standard comme Octoparse, indiquez l'adresse du proxy dans le paramètre

Voilà l'essentiel ! N'oubliez pas de définirIntervalle d'accès aléatoireIl est préférable d'imiter le rythme de fonctionnement d'une personne réelle. Le système de programmation intelligent d'ipipgo ajuste automatiquement la fréquence des demandes, ce qui est particulièrement favorable aux personnes de race blanche.

Étude de cas : Suivi des fluctuations de prix dans les logements des districts scolaires

L'année dernière, alors que j'aidais les établissements d'enseignement à analyser les districts scolaires, j'ai constaté un phénomène intéressant : de nombreuses plateformes mettent en ligne les informations relatives au district scolaire.Affichage volontairement incompletC'est là que les IP proxy sont nécessaires pour simuler l'accès des utilisateurs à plusieurs endroits. C'est là que les IP proxy sont nécessaires pour simuler l'accès des utilisateurs à plusieurs endroits et reconstituer les données complètes.

Nous avons utilisé l'outilPositionnement au niveau de la villeCette fonction recueille simultanément des informations sur les inscriptions dans trois districts de Pékin, à savoir Xicheng, Haidian et Dongcheng. En comparant les prix de vente d'un même quartier dans différents districts, elle prédit avec succès les fluctuations de prix causées par l'ajustement des politiques des districts scolaires.

Foire aux questions QA

Q : Pourquoi utiliser un proxy payant ? La gratuité n'est-elle pas plus rentable ?
R : La disponibilité de l'agent libre est inférieure à 10%, les données immobilières ne sont pas collectées en continu pendant plusieurs mois, les choses professionnelles doivent également être des outils professionnels. Les nouveaux utilisateurs d'ipipgo bénéficient d'une période d'essai de trois jours, leur propre expérience leur permettant de connaître l'écart.

Q : Comment vérifiez-vous l'authenticité des données collectées ?
R : Il est recommandé de collecter le même listing avec 3-4 IP d'exportation en même temps, en comparant la valeur moyenne. ipipgo'sAPI de validation des donnéesVous pouvez renvoyer directement l'emplacement géographique de l'IP pour éviter d'être trompé par des données falsifiées.

Q : Que dois-je faire si je rencontre un CAPTCHA ?
R : Ne vous acharnez pas, définissez le nombre de tentatives infructueuses.Agents à forte valeur ajoutéeIl réduit la probabilité de déclencher un CAPTCHA, et le fait de rencontrer un grand nombre de CAPTCHA indique qu'il est temps de changer de segment IP.

Se lancer dans l'analyse de données immobilières est, en fin de compte, un défi de taille.guerre d'usure。选对代理工具相当于有了双好跑鞋，ipipgo的弹性计费模式特别适合这种长期项目。最近看他们搞活动，企业用户送数据清洗服务，做批量分析的可以去。