591房屋網的問題，透過圖書和論文來找解法和答案更準確安心。 我們找到下列股價、配息、目標價等股票新聞資訊

財子O之上車致富通勝

為了解決591房屋網的問題，作者財子O 這樣論述：

　　給還未上車、剛畢業投身社會、投資新手的你！ 　　當香港樓價要不吃不喝20年才追得上，你就甘心一世做「樓奴」嗎﹖生活很苦、上車很難，置業除了要有方法，更要有心法！ 　　這是一本實戰和心靈竅門兼備的工具書——從上車前如何儲足首期，到教你如何不用「月月清」的財技金律，並羅列了置業前應準備的功課等，寫來風趣易明，務求讓一眾「無殼蝸牛」成功邁向上車致富之路！  

591房屋網進入發燒排行的影片

大台北地區房價決定因素之研究

為了解決591房屋網的問題，作者林彥佑 這樣論述：

摘要本研究旨在探討房屋本身的內在條件包含坪數大小、有無含車位、車位的售價、房屋的屋齡、樓層的高低、有管理委員會的社區、是不是座落在主要的道路旁邊等等，對房屋單坪售價的影響，並整理出相關文獻所提及會影響房屋價格的總體經濟變數及想關房屋政策做為外生控制變數，以台北市及新北市做為研究的對象，再依據人口密度的高低做區分。時間橫跨2009年2013年，房屋本身的內部資訊來自「數字科技股份有限公司」旗下的「591房屋網」，也是目前國內最大的房屋網路交易平台，實證結果如下：一、 對台北市而言，人口密度較高的地區，低坪數的房屋會與房屋的單坪售價顯著正相關，而大坪數的房屋則顯著存在負相關。擁有車位的房屋

其車位售價會導致房屋本身的單坪售價更高。屋齡在高人口密度的台北市是不會顯著影響房屋的單坪售價。同一棟樓的房屋，購買較高樓層會較貴。有管理委員會的社區大樓會比一般房屋的單坪售價來得較高。在主要道路旁的房屋其單坪售價亦較高。二、 對新北市而言，人口密度較高的地區，低坪數的房屋會與房屋的單坪售價顯著正相關，而大坪數的房屋則顯著存在負相關。擁有車位的房屋其車位售價會導致房屋本身的單坪售價更高。位於主要道路上的房屋會比較昂貴。在低人口密度的地區，房屋的屋齡與社區管委會的有無與房屋單坪售價負相關。同一棟樓的房屋，購買較高樓層會較貴。

數據挖掘與預測分析（第2版）

為了解決591房屋網的問題，作者（美）丹尼爾·T.拉羅斯等 這樣論述：

通過做數據分析學習數據分析 　　《數據挖掘與預測分析(第2版)》提供了從數據准備到探索性數據分析、數據建模及模型評估等整個數據分析過程的內容。《數據挖掘與預測分析(第2版)》不僅提供了理解軟件底層算法的「白盒」方法，而且提供了能夠使讀者利用現實世界數據集開展數據挖掘與預測分析的應用方法。 第2版的新內容：● 添加了500多頁的新內容，包括20個新章節，例如，數據建模准備、成本-效益分析、缺失數據填充、聚類優劣度量以及細分模型等。 ● 針對前沿主題的新章節，例如，多元分類模型、BIRCH聚類、集成學習(bagging及boosting)、模型投票與趨向平均等。 ● 每章節后均

附有R語言開發園地，讀者可以獲得完成書中分析所需的R語言源代碼，以及通過R代碼生成的圖、表和結果。 ● 書中的附錄為那些對統計基礎生疏的讀者提供了了解基本概念的材料。● 超過750個章節練習，使讀者能夠自己測試對所學知識的掌握程度，並着手開展數據挖掘與預測分析工作。 　　《數據挖掘與預測分析(第2版)》將對數據分析人員、數據庫分析人員以及CIO具有極大的吸引力，通過學習將使他們知道何種類型的分析將會增加其投資回報。Daniel T. Larose博士，美國中康涅狄格州立大學數學科學教授，數據挖掘項目負責人。出版與數據挖掘、Web挖掘和統計理論等相關論著多本。他也是《微軟》、《福布斯》雜志以及《

經濟學人》雜志等數據挖掘與統計分析領域的顧問。Chantal D. Larose是美國康涅狄格大學的在讀博士。其研究領域包括缺失數據填補以及基於模型的聚類等。她已獲得美國新帕爾茲紐約州立大學商學院決策科學領域助理教授的職位。