寫在前面：
數據主要為二手房數據，取自某著名房產中介，保證真實的那個，其它數據源都不能保證準確。該數據有時候覆蓋並不全面，但是考慮到準確性，還是採用了該數據源。
因為覆蓋面不足，至少可以保證覆蓋到的地方，分析是準確的。如果數據源壓根就是錯的，那麼基本就沒什麼分析的必要了。另外數據經過了極限值的剔除，以免影響整個數據呈現。（註釋1）
註釋1. 關於數據
數據經過極限值剔除，比如20W一平的豪宅之類的，不在本文討論範圍之內。另外因為某站數據的限制，所以分析圖必須以月為單位，所以根據爬取數據的不同時間點，在月份的劃分時，整體遵循原則如下：15號以前爬取的數據，算上個月的；15號以後爬取的，算下個月的。比如3月13號爬取數據，那麼本次數據組的最新數據即為2月；如果在3月17號爬取，那麼本次數據組的最新數據為3月。
二手房放盤單價
1. 單價 元/平方米 （綠色到紅色 - 由低到高）（註釋2）
註釋2. 房產投資地圖
地圖可通過公眾號輸入小寫map來查看各個城市的樣本數據。不過REI map是全國性地圖，所以個別城市的樣本數量可能會不足。如遇此情況，請在本文最後查閱各城市圖鑑報告。
2. 放盤單價密度分佈圖（註釋3）
註釋3. 關於如何閱讀箱體圖
上半部分的圖叫箱體圖，普通玩家看每個綠色長方形中間的黑色實線就行，就是中位數。中端玩家，綠色長方形就代表了總數據中一半的數據分佈在什麼範圍（25百分位到75百分位之間的數據，也就是集中度最高的那一半）。高端玩家，剛才綠色條形代表了一半，那麼豎線就是一頭一尾了，還有那些個點點點，代表是疑似異常值（只是統計上的異常值，並不代表實際中不會發生）。
下半部分圖，其實就是概率密度函數，可以看到整個範圍內的概率分佈。兩幅圖可以結合來看。
3. 總價 萬元/套（綠色到紅色 - 由低到高）
4. 面積 平方米（綠色到紅色 - 由小到大）
5. 建築年份（綠色到紅色 - 由舊到新）
無
6. 看房次數（綠色到紅色 - 由少到多）
7. 發佈天數 天前（綠色到紅色 - 由小到大）
8. 分區域放盤單價中位數與放盤數量（註釋4）
註釋4. 單價與放盤數量的關係
光看單價中位數是不夠的，還要結合樣本數量來看。放到這裡，樣本數量就是放盤數量， 放盤數量越多，單價中位數可信度越高。而樣本數量越少，偶然性越大，所以放盤數量少的地區的單價中位數，可能並不能體現該地區的房價。
上面所示的方塊圖叫做treemap，可以在一張圖上顯示兩個參數。方塊的大小表示一個參數，顏色深淺表示另外一個參數。中文叫樹形圖，不過會容易引起誤解，因為你看不到大樹……
說回treemap，每一個方塊的大小，表示放盤數量，顏色深淺，表示單價的高低。所以，方塊越大，表示放盤數量月多，價格越具備參考性，然後再依照顏色，對比右邊的圖例找價格。
遇到方塊太小的，看不清的，說明放盤數量太少了，參考價值不大。但如果你還是想要，請聯繫我，給你發送大圖。
二手房賣家放盤情況
9. 放盤數量分佈（註釋5）
註釋5. 關於放盤數量
放盤數量的多少，體現了賣房交易的積極程度。但注意，這只是放盤數量，不是成交數量。
10. 放盤價格隨時間分佈（註釋6）
註釋6. 柱形箱體圖
這個圖其實就是註釋2中的上半部分圖（箱體圖）豎起來，然後把各個月的放在一起看，主要為了體現各個月份放盤單價的分佈。箱體圖怎麼讀見註釋2。
二手房成交
11. 成交數量分佈（註釋7）
無
註釋7. 成交數量
如註釋5不同，這裡的成交數量分佈，體現了買賣雙方交易的積極程度。
12. 成交單價（綠色到紅色 - 由低到高）
無
13. 成交週期（綠色到紅色 - 由短到長）（註釋8）
無
註釋8. 成交週期
成交週期有什麼意義呢？比如成交週期是30天，這意味著作為一個賣家，如果你資金吃緊，那麼從掛牌到成交，你要預大概30天的時間收到第一筆款——10%的房款用於定金，之後如果一切順利的話，大概要等2到3個月等到銀行放下來的尾款，在這期間，你要保證自己有足夠的資金量應急。
14. 成交週期密度分佈（註釋3、註釋8）
無
15. 成交價格隨時間變化（註釋6）
無
16. 成交價差（綠色到紅色 - 由負到正）（註釋9）
無
註釋9. 成交讓利情況
正常情況呢，成交價格都會比放盤的價格低。而成交數據對比他們放盤時候的數據，就體現了賣家讓利的情況。成交價差計算為成交單價-掛牌單價。所以一般均為負數，表示賣家讓利。
17. 成交價差隨時間變化（註釋6、註釋9）
無
18. 成交價差分佈（註釋3）
無
以及本文只供學習使用，不作為任何形式的投資指導。
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