應用SQL分析上海租房數據

在上一階段的學習中通過Gooseeker瀏覽器爬取了上海租房數據，並經由EXCEL進行了初步的描述統計分析。此次將應用SQL工具進行類似分析，具體步驟如下：

將此前已完成數據清洗的EXCEL表「上海租房0910」轉為CSV文件，然後在可視化的SQL工具Navicat Premium中將其導入，注意導入的時候選擇簡體中文編碼，否則導入後中文欄位會呈現亂碼。

在查詢編輯器中進行查詢，此次希望查詢的問題如下：

1. 總數據量

輸入命令：

SELECT COUNT(*) FROM 上海租房0910

得到結果：

2. 上海各行政區的租房價格、每平米單價及面積排名。

輸入命令：

SELECT DISTRICT, ROUND(AVG(PRICE),2) AS AVERAGE PRICE, ROUND(AVG(UNIT_PRICE),2) AS AVERAGE UNIT PRICE, ROUND(AVG(AREA),2) AS AVERAGE AREA

FROM 上海租房0910

GROUP BY DISTRICT

ORDER BY AVG(PRICE) DESC

得到結果：

3. 上海各板塊的租房每平米單價排名。

輸入命令：

SELECT SUB_DISTRICT, ROUND(AVG(PRICE),2) AS AVERAGE PRICE, ROUND(AVG(UNIT_PRICE),2) AS AVERAGE UNIT PRICE, ROUND(AVG(AREA),2) AS AVERAGE AREA

FROM 上海租房0910

GROUP BY SUB_DISTRICT

ORDER BY AVG(PRICE) DESC

結果（僅截取部分）如下：

4. 各種戶型的出租數量和佔比排序

輸入命令：

SELECT TYPE, COUNT(TYPE) AS QUANTITY, CONCAT(ROUND(100*COUNT(TYPE)/2760,2),%) AS PERCENTAGE OF QUANTITY FROM 上海租房0910

GROUP BY TYPE

ORDER BY COUNT(TYPE) DESC

得到結果：

5. 各種樓層類型的出租數量及佔比排序

輸入命令：

SELECT

(CASE WHEN FLOOR BETWEEN 1 AND 6 THEN 低層

WHEN FLOOR BETWEEN 7 AND 10 THEN 小高層

WHEN FLOOR BETWEEN 11 AND 24 THEN 中高層

ELSE 高層

END) 樓層,

COUNT(*) AS 數量, CONCAT(ROUND(100*COUNT(*)/2760,2),%) AS 佔比

FROM 上海租房0910

GROUP BY 樓層

ORDER BY 數量 DESC

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