业务和功能介绍
目的：将ArcGIS Pro空间处理与Python和ML相结合，以量化因素影响并预测房价，为决策提供支持。绘制七个 GIS 因素、建立 ML 管道（相关性 + 预测）以及可用于决策的地图和表格。
基于证据进行选址和定价的规划分析团队。
主要功能模块：
1.空间因子构建 & GIS 处理模块：使用 ArcGIS Pro 构建 7 个空间因子，通过空间连接、网络分析等工具加工成矢量图层和表格。
2.预测建模与分析模块：建立可解释性强的线性模型，得到各因子的系数、p-value，判断正负影响；训练随机森林回归模型输出特征重要性排名。
3.结果可视化与地图输出模块：生成 现价 vs 预测价 的空间分布对比图，重点关注区域等。
基于证据进行选址和定价的规划分析团队。
主要功能模块：
1.空间因子构建 & GIS 处理模块：使用 ArcGIS Pro 构建 7 个空间因子，通过空间连接、网络分析等工具加工成矢量图层和表格。
2.预测建模与分析模块：建立可解释性强的线性模型，得到各因子的系数、p-value，判断正负影响；训练随机森林回归模型输出特征重要性排名。
3.结果可视化与地图输出模块：生成 现价 vs 预测价 的空间分布对比图，重点关注区域等。
项目实现
主要贡献：
1.需求与方案设计，将房价预测问题拆解为：数据获取 ， GIS 因子构建 ， 特征工程 ， 建模，解释与地图输出的完整的立项开发流程。
2.构建空间数据处理与因子，使用 ArcGIS Pro 完成各类空间操作：Spatial Join、Network Analyst；设计并计算 7 个核心空间因子，构建房价预测的空间特征体系。
3.建模与评估，使用 pandas、numpy 做数据清洗、特征工程、缺失值处理与特征选择；基于 scikit-learn 训练 OLS 回归 与 随机森林回归 模型，比较不同方法的表现。
4.结果可视化与决策输出，利用 matplotlib 绘制房价预测分布图、特征重要性对比图。
技术栈：
ArcGIS Pro：Spatial Join, Network Analyst（网络可达性分析）
机器学习: pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib
亮点：
1.不只是做一个纯 Python 的 预测，而是完整地把 ArcGIS Pro 的空间处理和机器学习建模结合。
2.因子不仅包括 POI、公交、道路密度等“设施可达性”，还包含人口密度、服务覆盖范围等“环境与需求侧”指标，因子体系比较完整。
3.SHAP 在复杂模型基础上给出透明解释并写回GIS地图，兼顾可解释性和可视化。
1.需求与方案设计，将房价预测问题拆解为：数据获取 ， GIS 因子构建 ， 特征工程 ， 建模，解释与地图输出的完整的立项开发流程。
2.构建空间数据处理与因子，使用 ArcGIS Pro 完成各类空间操作：Spatial Join、Network Analyst；设计并计算 7 个核心空间因子，构建房价预测的空间特征体系。
3.建模与评估，使用 pandas、numpy 做数据清洗、特征工程、缺失值处理与特征选择；基于 scikit-learn 训练 OLS 回归 与 随机森林回归 模型，比较不同方法的表现。
4.结果可视化与决策输出，利用 matplotlib 绘制房价预测分布图、特征重要性对比图。
技术栈：
ArcGIS Pro：Spatial Join, Network Analyst（网络可达性分析）
机器学习: pandas、numpy、scikit-learn、matplotlib
亮点：
1.不只是做一个纯 Python 的 预测，而是完整地把 ArcGIS Pro 的空间处理和机器学习建模结合。
2.因子不仅包括 POI、公交、道路密度等“设施可达性”，还包含人口密度、服务覆盖范围等“环境与需求侧”指标，因子体系比较完整。
3.SHAP 在复杂模型基础上给出透明解释并写回GIS地图，兼顾可解释性和可视化。
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