Мой опыт категоризации жилья по цене
В течение последних нескольких месяцев я занимался анализом рынка недвижимости и столкнулся с необходимостью категоризации жилья по цене на три уровня⁚ economy, comfort и premium. Цель была ясна ‒ создать удобную систему классификации и представить данные в виде таблицы, где каждая категория будет содержать количество жилья, попадающего в неё.
Для начала, мне потребовалась подготовка данных. У меня была база данных, содержащая информацию о различных недвижимостях, включая их цены. Я создал новое поле в таблице под названием ″категория″, в которое я планировал поместить категорию каждого объекта недвижимости.
Далее я разделил жильё на три уровня категорий по цене⁚ economy, comfort и premium. Уровень economy был определен для объектов с ценой не более 100, comfort ー для объектов с ценой от 101 до 200, и premium ー для всех объектов с ценой выше 200.
После этого я приступил к написанию запроса SQL, который категоризировал бы жильё и подсчитывал количество объектов в каждой категории⁚
SELECT
CASE
WHEN price < 100 THEN 'economy'
WHEN price > 100 AND price < 200 THEN 'comfort'
ELSE 'premium'
END AS category,
COUNT(*) AS count
FROM
real_estate
GROUP BY
category;
Этот запрос создал таблицу с двумя столбцами ‒ ″категория″ и ″количество″. В столбце ″категория″ содержалась информация о каждой категории жилья, а в столбце ″количество″ указывалось количество объектов, попадающих в каждую категорию.
В итоге, я получил таблицу, где каждая строка представляла категорию жилья (economy, comfort, premium), а в столбце ″количество″ указывалось количество объектов, попадающих в каждую категорию.
Такая система категоризации оказалась очень полезной при анализе данных о рынке недвижимости. Она позволила мне более удобным образом сравнивать количество объектов в разных ценовых категориях и анализировать тренды рынка; Кроме того, таблица с данными очень наглядно отражала распределение объектов по категориям.
В результате, моя система категоризации жилья по цене оказалась простой и эффективной. Она позволяла быстро оценить, сколько объектов недвижимости попадает в каждую категорию, и сравнивать их между собой.