摘要： 租房的烦恼，相信大家或多或少都有过。独自一人在大都市打拼，找个温暖的小窝实属不易，租个称心又价格公道的房子是件重要的事儿。 本文作者、阿里工程师鹿星，也是众多北漂中的一员。如何从各大租房网的房源里面，找到最称心如意的小窝？今天让鹿星带大家看看数据能不能做出最优选择。
租房的烦恼，相信大家或多或少都有过。独自一人在大都市打拼，找个温暖的小窝实属不易，租个称心又价格公道的房子是件重要的事儿。
本文作者、阿里工程师鹿星，也是众多北漂中的一员。如何从各大租房网的房源里面，找到最称心如意的小窝？今天让鹿星带大家看看数据能不能做出最优选择。文末有代码。
选择困难症
毕业到现在两年多了，一直住的自如合租房，但因为各种原因住处已经换过4次，每次换租都是一件头疼的事。从茫茫房海中找一间中意的房间，实在是一件费时费力的活，对于我这种买东西直奔目的地的人来说，在这么多房间里对比各种房间属性选出最优的根本就是一种折磨（这里不得不说一下自如网的选房功能，列表筛选无法准备知道房间地点，而地图找房功能的筛选项又太少，实在无法满足我的需求），所以我每次都是草草选一个，将就着住。
最近在经历了又一次换租后，我萌生了把自如所有在租的房间数据都爬下来，找出最符合我预期的房间的想法，制作好一套流程以后再要换租的时候就可以无脑操作了。
爬取数据
分析之前需要从自如网上爬数据，我用的是Python的Scrapy爬虫框架，但第一遍采集后发现房间数量要比自如网上能查到的数量少，找了下原因发现是自如的房间列表页中有些房间条目是js动态生成的，因为Scrapy没有js引擎，只能爬取静态页面，这部分数据自然就没采集下来。利用scrapy-splash来提供js渲染服务，最终完整采集到了所有在租的自如房间数据，共7907条。采集到的数据样例如下。每一行是一个json格式的字符串
{"floorTotal": "6", "rooms": "2", "lng": "116.422213", "direction": "南", "floorLoc": "5", "halls": "1", "rentType": "整", "time_unit": "每月", "title": "青年沟2居室", "privateBathroom": "0", "confStatus": "1", "district": "东城", "lat": "39.968073", "area": "64.17", "privateBalcony": "0", "confType": "", "link": "http://www.ziroom.com/z/vr/60563968.html", "confGen": "", "price": "6590", "nearestSubWayDist": "367"}
{"floorTotal": "18", "rooms": "3", "lng": "116.400737", "direction": "西", "floorLoc": "6", "halls": "1", "rentType": "合", "time_unit": "每月", "title": "望陶园小区3居室-02卧", "privateBathroom": "0", "confStatus": "1", "district": "东城", "lat": "39.870957", "area": "10.7", "privateBalcony": "0", "confType": "布丁", "link": "http://www.ziroom.com/z/vr/60570725.html", "confGen": "4.0", "price": "2490", "nearestSubWayDist": "517"}
租金的整体印象
我只关心合租房的数据，再做脏数据过滤，共得到4762条合租房数据。合租房房租的平均值和中位数非常接近，整体数据基本无偏，即低价位和高价位的房间数量差不多。
不同价格的房间数量分布如图1，基本符合正态分布。图 1 合租房不同价格区间的房间数量分布
神秘的最贵房间
从上图可以看到一间房超过了6000元，这勾起了我的好奇心，什么房间能这么贵。这间6290元月租金的房间链接是http://www.ziroom.com/z/vr/60558368.html ，如下图。除了紧邻西单商场其它属性都没什么突出的。去链家上看了一下这个西黄城根45号院，小区均价14.6万元/平米，好吧，似乎明白为啥这屋子这么贵了。
为了膜拜一下这个西黄城根45号院，我又在自如上搜了这个小区的所有在租房间，如下。突然发现好像就这间很贵，而其它房间价格虽然也不算低，但也不像这间这么离谱，有些房间的属性甚至看起来还比这间更好。这个房间总感觉是被自如标错价了，难不成它有什么隐藏属性（住进去每天精神值MAX）。
租金地图
房间价格在地图上的分布如图2。红色表示大于3000元/月的房间，绿色表示2000-3000元/月的房间，紫色表示小于2000元/月的房间。颜色越深表示同一个位置重叠有越多房屋，可见总体上北京北边比南边贵，东边比西边贵。而要想租到月租2000以下的房间，就得考虑去往五环之外了。图 2 合租房价格在地图上的分布
谁最重要？
接下来看一下自如对房间定价时考虑的因素主次。使用随机森林算法对房间每月租金进行预测，选取如下14个特征：房间面积、自如配置版本(1.0,2.0等)、配置类型(布丁、拿铁等)、朝向、房间所在楼层、房间所在楼的总楼层、离最近地铁站的距离、是否有独立阳台、是否有独立卫生间、几室、几厅、所在北京区县、相对天安门的方位角、与天安门的距离。对其中的自如配置版本、配置类型、朝向、所在北京区县这四个类别特征使用One-Hot Encoding进行编码，最终扩展为41个特征。使用2/3的数据训练模型，1/3的数据进行测试，在测试集上得到拟合优度R2=0.86，不同特征对租金的影响程度Top10如下：
可见所在方位、房间面积大小、交通方便程度、有没有独卫是影响房间租金的主要因素。话说以前我还一直觉得房间加上朝南的属性会更贵，现在看来好像是我的错觉？
终极目标
最后，回到本次分析的终极目标，找出最符合我预期的房间。我需要做的就是综合我自己的关注属性值对房间进行排序，我最关心的房间属性是[房间面积，房间租金，到公司的距离]，这里我使用的是灰度关联分析法对房间进行打分，详细计算过程网上都有，这里我就不再罗列了。
首先我过滤掉属性值超出我心理预期范围的房间，将价格大于等于2200元/月，面积小于等于8m2的房间过滤掉。过滤后的数据集中选5条数据如下：
对这三个属性值无量纲化，这里我使用的是离差标准化，如下。标准化后x_i^,的取值范围为[0,1]。后数据如下：
然后设定最优序列，最理想的状态当然是房间面积最大，租金最小，到公司距离最近了。因此最优序列为[1,0,0]，计算每个属性与最优序列相应属性之间的关联系数如下：由于我对不同属性的关注程度不同，因此这里需要设定每个属性的权重，权重值使用目标优化矩阵确定。因此房间面积权重为1/6，房间租金权重为1/3，到公司的距离权重为1/2，则每个房间的关联系数=房间面积关联系数/6+房间租金关联系数/3+到公司的距离关联系数/2，计算结果如下：
计算出所有房间的关联系数，从大到小排列后取Top10如下：
这下可以挑选房间的范围就大大缩小了，以后要是再租房感觉烦恼少好多。当然由于自如网上房间信息变动较快，随时都会有人下定，这套流程还得随租随用，不然筛选出房间后过个两三天再看，说不定房间早就被别人抢了。
来源：阿里技术
原文链接：https://yq.aliyun.com/articles/159509
