In fact, house purchase expenditure

In fact, house purchase expenditure is one of the most important expenditures in residents' life. Therefore, residents will widely collect relevant information and conduct multi-party comparison before decision-making. Compared with the prosperous market demand and market transactions, the channels for users to obtain the detailed information of the urban second-hand housing market are relatively single. Generally, they obtain information through real estate intermediaries or house purchase websites. These information are basically the text introduction of several houses. Distribution based on real estate geographyDue to the dispersion and multidimensional nature of housing information, it is difficult for users to grasp the overall situation of the urban second-hand housing market as a whole, and it is more difficult to obtain historical transaction information, so as to understand the time evolution of the transaction situation. At present, a large number of urban second-hand housing transaction data have been accumulated on the purchase website. These data record a lot of information such as the total price, unit price, geographical location, area, transaction cycle and trading volume of second-hand housing transactions. These information reveals the development and time evolution of urban second-hand housing transaction market, which is of great significance to users' market decision-making. As a way of data analysis, visualization can help users effectively and intuitively understand the information behind the data through visual coding and visual graphic display of mining data. In view of the large number and high dimensionality of specific urban second-hand housing transaction data, visual analysis and display is particularly important. Therefore, how to use visualization technology to mine and explore the information behind a large number of urban second-hand housing transaction data and help users expand their knowledge and make relevant decisions is a new and important research topic.

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事实上，购房支出是居民生活中最重要的支出之一。因此，居民在决策前会广泛收集相关信息，进行多方比较。与旺盛的市场需求和市场交易相比，用户获取城市二手房市场详细信息的渠道相对单一。通常，他们通过房地产中介或购房网站获取信息。这些资料基本都是几栋房子的文字介绍。基于房地产地理分布<br><br>由于房屋信息的分散性和多维性，用户难以从整体上把握城市二手房市场的大局，更难获得历史成交信息，从而了解时间交易情况的演变。目前，购买网站已经积累了大量的城市二手房交易数据。这些数据记录了二手房交易的总价、单价、地理位置、面积、交易周期、交易量等大量信息。这些信息揭示了城市二手房交易市场的发展和时间演变，对用户的市场决策具有重要意义。作为数据分析的一种方式，可视化可以通过对挖掘数据的可视化编码和可视化图形展示，帮助用户有效直观地理解数据背后的信息。鉴于特定城市二手房交易数据的数量多、维度高，可视化分析和展示就显得尤为重要。因此，如何利用可视化技术挖掘和挖掘大量城市二手房交易数据背后的信息，帮助用户扩展知识，做出相关决策，是一个新的重要研究课题。视觉分析和展示尤为重要。因此，如何利用可视化技术挖掘和挖掘大量城市二手房交易数据背后的信息，帮助用户扩展知识，做出相关决策，是一个新的重要研究课题。视觉分析和展示尤为重要。因此，如何利用可视化技术挖掘和挖掘大量城市二手房交易数据背后的信息，帮助用户扩展知识，做出相关决策，是一个新的重要研究课题。

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事实上，购房支出是居民生活中最重要的支出之一。因此，居民会广泛收集相关信息，并在决策前进行多方比较。与繁荣的市场需求和市场交易相比，用户获取城市二手房市场详细信息的渠道相对单一。一般来说，他们通过房地产中介或购房网站获取信息。这些资料基本上都是文字介绍的几个房子。基于房地产地理的分布<br>由于住房信息的分散性和多维性，用户很难从整体上把握城市二手房市场的整体情况，更难获取历史交易信息，从而了解交易情况的时间演变。目前，在购房网站上已经积累了大量的城市二手房交易数据。这些数据记录了二手房交易的总价、单价、地理位置、面积、交易周期、交易量等大量信息。这些信息揭示了城市二手房交易市场的发展和时间演变，对用户的市场决策具有重要意义。可视化作为数据分析的一种方式，通过对挖掘数据进行可视化编码和可视化图形显示，可以帮助用户有效、直观地理解数据背后的信息。鉴于特定城市二手房交易数据数量大、维度高，可视化分析和显示尤为重要。因此，如何利用可视化技术挖掘和挖掘大量城市二手房交易数据背后的信息，帮助用户扩大知识面，做出相关决策，是一个新的重要研究课题。

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事实上，购房支出是居民生活中最重要的支出之一。因此，居民在决策前会广泛收集相关信息，进行多方比较。与繁荣的市场需求和市场交易相比，用户获取城市二手房市场详细信息的渠道相对单一。一般是通过房产中介或者购房网站获取信息。这些信息基本都是几个房子的文字介绍。基于房地产地理的分布由于房源信息的分散性和多维性，用户很难从整体上把握城市二手房市场的整体情况，更难获取历史成交信息，从而了解成交情况的时间演变。目前，购房网站上已经积累了大量的城市二手房交易数据。这些数据记录了二手房交易的总价、单价、地理位置、面积、交易周期、交易量等大量信息。这些信息揭示了城市二手房交易市场的发展和时间演变，对用户的市场决策具有重要意义。可视化作为数据分析的一种方式，可以通过可视化编码和可视化图形显示挖掘数据，帮助用户有效、直观地理解数据背后的信息。鉴于具体城市二手房交易数据数量多、维度高，可视化分析和展示尤为重要。因此，如何利用可视化技术挖掘和发掘大量城市二手房交易数据背后的信息，帮助用户拓展知识面，做出相关决策，是一个新的重要研究课题。

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