一、选题的目的、意义、研究现状，本选题研究的基本内容、拟解决的主要问题：

（一）选题的目的及意义

随着一届又一届的大四学生即将毕业并去往一个陌生的城市工作，实现自己的人生价值，在一个陌生的城市居住就成了每一个即将毕业的大四学生面临的一个不可避免的难题。本文以北京为例，拟通过对北京市租房数据进行分析及可视化，帮助更多学生去找到一个心仪的房子。

本文通过爬取北京区域位置数据，房屋面积数据，租金数据等，运用大数据技术采集分析之后，再对得到的结果进行数据可视化处理，在价位，面积，距离等多方面都能够清晰明了的给有需求的学生一个参考意见。

（二）研究现状

    住房是兼具消费品和投资品双重属性的特殊商品，建立住房市场租买选择机制，做好配套工作，可以促进住房梯级消费，引导新就业大学生合理解决住房问题。

邵挺（2020）指出我国住房租赁市场目前具有房源供给短缺、住房品质较差、机 构化比重不高、供应结构不匹配、租赁市场乱象较多、监管体系不健全六个困境，并从 盘活存量房、完善配套政策、完善法律法规、落实租购并举四个方面提出了建议[6]。金占勇和王萌（2021）结合实际案例从住房环境、金融环境、监管环境三个维度 对我国住房租赁市场现存的问题做出了分析，并从以上方面分别提出了规范住房租赁市 场的建议。陈思霓从社会环境、经济环境、政策法制环境这三个方面论证了新就业人员住房保障制度推进的可行性[7]。许帅文等人（2020）对南宁市500名新市民租房需求影响因素进行实证研究，发现房屋周边的娱乐和餐饮配套设施、交通可达性、租金数额、租金缴纳方式、传统购房观念、购房补贴以及购房落户政策等因素是影响其租房需求的显著因素[8]。

综上所述，尽管各个学者对于住房选择的影响因素研究中都涉及到各项个人基本特征因素，然而基于研究的目标群体不同、研究时各地的住房租赁市场的状况不同、生活方式不同等多方面影响，因此照搬各学者的实证结果是有局限性的，可以 适当借鉴作为实证分析时的参考，应结合大学生在北京市住房租赁市场的实际情况，对其租房选择影响因素进行分析。

（三）研究的基本内容

从网上获取北京市租房数据文件，文件包含date、id、title、price、comment_count以及name等特征属性，基于这些值，以python为基础，使用相关模块以及数据可视化技术对租房数据进行研究。具体如下：

此次分析需要使用python相关的数据爬取模块爬取我们所需要的数据，分析得出数据中的价值后使用数据可视化技术对数据进行可视化处理，用于给用户提供参考，获得一些建议使用户得到指导，更加方便用户进行筛选。因此，基于大数据分析与可视化所得结论，可以对用户的决策提供更加有力的支撑具有一定的价值。

（四）拟解决的主要问题

1.爬虫在爬取数据的时候，存在对目标网页因为过多访问被封禁ip的情况