房地产波士顿矩阵分析
简述信息一览：
你经历过的哪个项目,让你真实的感受到大数据和AI技术,对一个互联网公司...
1、严格来说不是自己经历的，而是学习过的一个项目。相关的公司大家也不一定觉得的是互联网公司，但或许看完就觉得是了。有一阵子因为工作需要，学习大数据处理分析方法。
2、影响一：改变了信息获取方式大数据和人工智能技术的应用，让信息获取变得更加容易和便捷。现在，人们可以通过搜索引擎、社交媒体等各种形式的网络平台，获取到各种类型的信息。
3、通过大数据进行市场营销 通过大数据进行市场营销能够有效的节约企业或是电子商务平台的营销成本，还能够通过大数据来实现营销的精准化，达成精准营销。
美国波士顿房价是多少?
1、波士顿：平均房价45万美元（约合289万人民币）；纽约：平均房价39万美元（约合260万人民币）。在美国大部分地区，30-40万美元就可以买一套不错的房产，但是澳臻***提醒，维持美国房产每年也需要缴纳一定的费用。
2、波士顿 售价中位数4183万美元，相比2013年上涨107%，预计2014年上涨33%，所以波士顿后继乏力。
3、东北部，其中就包含了众人皆知的纽约州与马萨诸塞州，最低均价不到10万美金，整体在几十万美金的价格；波士顿地区均价在50万美金左右；最高的纽约市地区，平价高达150万美金。
数据变换-归一化与标准化
1、简单来说，标准化是依照特征矩阵的列处理数据，其通过求z-score的方法，将样本的特征值转换到同一量纲下。
2、数据规范化是 使属性数据按比例缩放，这样就将原来的数值映射到一个新的特定区域中 ，包括 归一化，标准化 等。
3、标准化： 是将数据按比例缩放，使之落入一个小的特定区间。由于信用指标体系的各个指标度量单位是不同的，为了能够将指标参与评价计算，需要对指标进行规范化处理，通过函数变换将其数值映射到某个数值区间。
4、归一化频率 就为400/500=0．8。归一化频率范围在[0，1]之间。如果将归一化频率转换为 角频率 ，则将归一化频率乘以2*pi；如果将归一化频率转换为hz，则将归一化频率乘以***样频率的一半。
5、一般来说，数据处理的先后顺序应该是：先进行归一化，再进行标准化。原因是，归一化可以将数据的数值范围缩放到统一的区间内，使得不同尺度的特征具有可比性，便于算法进行处理。
关于机器学习波士顿房价数据集，以及房地产波士顿矩阵分析的相关信息分享结束，感谢你的耐心阅读，希望对你有所帮助。
