大数据毕业设计:python房源数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据(源码+讲解视频)?
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1、项目介绍
技术栈:
python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化
sklearn机器学习 多元线性回归预测模型、requests爬虫框架 链家一手房
一手房数据商品房数据、分析可视化预测系统
基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python的Flask框架,对链家网站上的一手房房源信息进行数据采集、分析和预测的应用系统。以下是该系统的主要介绍:
2、项目界面
(1)系统首页----数据概况
(2)房屋信息搜索、小区搜索
(3)楼盘数据
(4)商品房价格分析
(5)售房情况、标签分析、未交房数量
(6)室量分析、面积分析
(7)预测模块:sklearn机器学习 多元线性回归预测模型
(8)装修情况分析、房屋类型分析
(9)词云图分析
(10)楼盘小区详情页
(11)后台数据管理
3、部分代码
from flask import Flask,session,render_template,Blueprint,redirect,request
from config import Config
import re
from db import db
# 添加后台管理
from flask_admin import Admin
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_admin.contrib.sqla import ModelView
# 添加模型引用,模型在models文件夹已定义完成
from models.history import History
from models.house_info import house_info
from models.user import User
from flask_babelex import Babel
# 使用flask_babelex可以显示中文,该模块用于做国际化
# babel = Babel(app)
import os
app = Flask(__name__)
# 使用flask_babelex可以显示中文,该模块用于做国际化
babel = Babel(app)
app.config.from_object(Config)
db.init_app(app)
# 添加后台管理
# 初始化Flask admin
# admin = Admin(app, name="Flask Admin")
admin = Admin(app, name=u"后台管理系统", template_mode="bootstrap3")
# -----------------------------------------------------------------------------
# 3、第三步: 定义数据模型AdminView
# 定义模型 【History、User、house_info】
# 已完成,请见 models文件夹
# 4、第四步: 注册加入视图 (将模型添加到后台管理)
# admin.add_view(MyModelView(User, db.session)) 参考1
# admin.add_view(ModelView(User, db.session)) 参考2
admin.add_view(ModelView(house_info, db.session))
admin.add_view(ModelView(History, db.session))
# admin.add_view(ModelView(User, db.session)) # 与52行冲突
# 注册蓝图
from views.user import user
from views.page import page
app.register_blueprint(user.ub) # 这行不要注释。否则报错
app.register_blueprint(page.pb)
@app.route('/')
def index():
return redirect('/user/login')
@app.before_request
def before_requre():
pat = re.compile(r'^/static')
if re.search(pat,request.path):
return
if request.path == "/user/login" :
return
if request.path == '/user/registry':
return
uname = session.get('username')
if uname:
return None
return redirect("/user/login")
@app.route('/<path:path>')
def catch_all(path):
return render_template('404.html')
if __name__ == '__main__':
app.run()
4、项目说明
基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python的Flask框架,对链家网站上的一手房房源信息进行数据采集、分析和预测的应用系统。以下是该系统的主要介绍:
数据采集:系统通过网络爬虫技术,从链家网站上获取一手房房源信息。这些信息包括楼盘名称、开发商、楼盘地址、户型、价格、面积、朝向、装修情况、楼盘特点等。在采集数据时,可以设置关键词、地区筛选、价格范围、楼盘类型等参数,以获取感兴趣的房源信息。
数据预处理:系统对采集到的房源信息进行清洗、整理和转换,以确保数据的准确性和一致性。这包括处理缺失值、异常值和重复值,进行数据格式转换等操作。
数据分析:系统利用Python中的数据分析和统计库(如Pandas、Numpy等),对一手房房源数据进行分析和建模。这包括对不同地区、楼盘类型、户型、价格范围等因素进行统计和分析。同时,系统还可以利用机器学习算法(如回归、分类等)对房源数据进行挖掘和分析。
数据预测:系统根据历史房源数据和特征,结合机器学习算法,进行房价或房源供需的预测。可以通过回归模型预测房价走势,或者通过分类模型预测楼盘的热度和销售情况等。
可视化展示:系统使用Flask框架搭建前端网页,并使用相应的可视化库(如Matplotlib、Plotly等)将数据分析结果以图表、图形等形式直观地展示出来。用户可以通过网页界面查看房源数据的趋势和变化,了解一手房市场的状况,从而做出相应的决策和调整。
用户界面和交互设计:系统提供友好的用户界面和交互设计,用户可以根据需要选择不同的房源维度和时间范围,获取感兴趣的数据和分析结果。用户还可以根据自己的需求进行图表的定制和设置,以满足个性化的展示需求。
综上所述,基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python技术进行开发的应用系统,旨在通过数据分析和预测提供一手房市场的信息和趋势。该系统可以帮助购房者了解一手房市场的动态和趋势,从而做出更明智的购房决策。同时,该系统也可以帮助开发商和中介了解楼盘市场的需求和变化,做出更精准的定价和资源配置策略,提高销售效率和收益。
5、源码获取方式
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