R可视化分析链家网南京楼市数据（下篇）

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• 链家每日销售额，平均成交总价与平均成交单价

#平均成交总价

mean(data$totalPrice)

#平均成交单价

mean(data$unitPrice)

房屋成交周期

# 房屋成交周期

tranCycle <- aggregate(data$tranCycle, by=list(dealDate=data$dealDate), mean)

plot(tranCycle[,1], tranCycle[,2], type='b',

 xlab="Deal Date", ylab="Transaction Cycle", main="Lianjia Transaction Cycle(2017.3.15-2017.7.3)"

报价和成交价差异

# 报价和成交价差异

gapPrice <- data$quotedPrice - data$totalPrice

gap <- aggregate(gapPrice, by=list(dealDate=data$dealDate), mean)

plot(gap[,1], gap[,2], type='b',

 xlab="Deal Date", ylab="Gap Price", main="Lianjia Gap Price(2017.3.15-2017.7.3)")

文末彩蛋

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《R for Data Science》 使用R做数据科学的核心工具。

《ggplot2:elegant graphics for data analysis》使用ggplot2创建图形

《Advanced R》 R的运行机制。

《R packages》 R的软件工程实践，并使用包打包、记录和测试代码。