1 数据来源
本次分析的数据源来自链家网。链家网中有"二手房-成交房源"这个板块，可以查看到所有通过链家成交的二手房的信息，其中最值得称赞的是成交价格的真实性。买过房子的朋友都清楚，房子的实际成交价格和在房管局信息中心的网签价格是不一样的，处于避税的考虑，一般来说网签价格都会比真实的成交价格低，因为在房屋买卖过程中的各种税费都是以网签价格来确定的。因此，一般政府部门出具的关于房价的报告，其实是不可信的。
所以分析的第一步，就是从链家网获取想要的数据。这里我利用Python做了一个简单的爬虫，获取了从2015年7月到2016年5月，在北苑地区通过链家成交的约2500套二手房成交的数据。经过手工的数据清洗，获取到的数据大概是这个样子：
其中，链家的数据在2015年11月之后精确到了成交日期，但是为了和2015年11月之前的数据粒度统一，我都统一成了成交月份.
链家可以查询到的最晚成交是两周前的数据，因此2016年5月数据在爬取时刻只有5月3日之前，所以在之后的分析中5月数据是不可用的
2 分析框架
本次分析不是要解决什么问题，因此分析以数据探索为主，分成两大块：
- 涨幅分析
- 单价分析
3 涨幅分析
3.1 整体涨幅显著
从整体来看，北苑地区房价在近10个月内经历了一个显著的涨幅：2016年4月相对2015年7月增幅达31%；2016年4月环比3月增长12%。
对照5月18日国家统计局发布的4月份70个大中城市住宅价格变动情况，发现政府的数据似乎温和了很多……信谁大家可以自己判断……
“4月份，北京二手住宅环比涨幅最大，达2.1%……
4月，北京二手住宅价格同比下降1.6%”
（http://news.xinhuanet.com/fortune/2015-05/18/c_1115322225.htm）
3.2 小区越高端、越新，涨幅越大；70年住宅涨幅大于50年商住两用
北苑地区楼盘有50余个，我选取了10个小区，分别看最近一段时间的价格趋势，如下图：
从图上可以清晰的看出分成了三快
1） 第一块由华贸城、润泽公馆、世华泊郡组成，目测涨幅在40%左右。这三个小区都是2012年之后建设的，高端大气，整体价格高，但是涨幅也最高
2） 第二块由北苑家园各种园组成，目测涨幅在30%左右。这些园大部分建筑年代在1998-2005之间，只有望春园是2008年，因此价格也是望春园要明显高于其他园。这些相对平民的小区涨幅就不如高端小区
3） 第三块是最下面的旭辉奥都，目测涨幅在25%左右。旭辉奥都是2008年建成的，不过是50年产权的商住两用，不限购，但是现在也可以落户、也是民水民电，但是价格确实相对较低，而且涨幅也没有其他小区快……难道只是因为50年的原因吗？
3.3 一居及四居户型涨幅最大
从下图可以看出，一居及四居的涨幅最大，猜测原因：一是此类户型数量较少，供给相对稀缺；二是目前国内一线城市贫富差距极大：
3.4 楼层对于涨幅的影响在各小区情况不同
我们从下图中可以看到，从整体上讲，低楼层的房子涨幅更高一些，但是具体到某一个小区，情况各不相同：
4 单价分析
4.1 高端楼盘两居单价最高，主要是因为面积较小
下图统计了从2015.7到2016.4，按照不同户型的成交均价情况：
对于华贸城、润泽公馆、世华泊郡三个相对高档的小区，两居的单价都是最贵的。而其他小区没有一致的特征，但是超过一半的两居是最便宜的。
下图统计了两居的成交面积，可以发现三个高端楼盘的两居面积较小，平均面积在90平方米以下（实际情况是这三个小区最大的两居不超过100平米）。而其他小区的两居面积都较大。
所以，猜测购房者的普遍心态可能是这样：想购买两居的人都偏向新小区的小两居。
4.2 面积越大的房子单价会越低？看来不一定！
通常来说，面积越小的房子总价低，单价高（这一点尤其在学区房上体现的很明显），面积越大的房子总价高，单价低。但是我分析了几个小区的面积与成交价格的关系，发现没有统一的规律：
4.3 朝向貌似已经不重要了
我们常理认为，南向的房子应该价格较贵、增幅较大，但是我尝试对于朝向进行分析时，发现数据一片混沌，根本得不出有价值的结论。从整体和单个小区来看，不存在南向一定贵，东西一定便宜的现象，可见朝向在现在这个时代，重要性已经大不如前了
5 对于房价的个人看法
其实在这个简单的研究中，我只研究了房子自身的属性数据。但是房价所受到的影响太多了。除了房子本身的这些属性的分析，还有交通、配套设施、停车位、学区房、是不是有核电站在周围等等……
北苑地区有5号和13号两条地铁经过，交通相对便利，社区成熟，而且我认为支撑此地区房价最重要的因素，是望京已经成为北京一个新的CBD，原本就有爱立信、诺基亚、联想、美团等高科技企业，随着阿里巴巴、Uber这两个巨头的入驻，带来越来越多的高收入精英人才，望京地区的房价已经水长船高。作为紧靠大望京的北苑地区，会成为挤出效应的收益区域。
