二手房数据分析项目流程
1.首先导入数据集，查看数据集是否有缺失值2.显示每一项的总数，查看是否有缺失值（发现Elevator列有大量数据缺失）
3.将数据用百分比形式进行展示
发现疑惑点：Ⅰ：有2平方的房子吗？Ⅱ：存在57层的居民楼吗？4.因为数据没有每平方价钱，就自己添加一项，方便接下来作图让数据展现更加清晰。
把不重要的列进行去除，并根据个人习惯将数据重新排。5.做可视化
（1）Region（区域）特征分析；先进行区域分组；房数量和每平米房价 (2)Size（平方数）特征分析；建房时间分布；建房时间与价格分布
通过图发现问题：
面积不到10平米，价格超出10000万；
一个点面积超过了1000平米，价格很低；
需要移除不需要内容 (3)对Layout（户型）特征进行分析
(4)对Renovation（装修）特征分析
(5)Elevator(电梯)分析
发现问题：但是电梯数据有大量缺失，首先找到缺失值数量，因为缺失值为字符串，无法取平均数；可以假设6楼以上都有电梯，小于或等于6楼的没有电梯。 (6)Floor(层数）分析
6.总结：
整体项目就是从清洗数据，然后做一些稍微的修改，最后做数据可视化，去观察数据表达的内容。因为数据集是现成的，所以整个项目做起来比较简单。希望下一次可以做从爬取数据到最后可视化整个完成的流程。