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基于大数据的二手房可视化分析与预测系统
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2024-11-16
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内容概要:本文介绍了一个基于 Flask 框架和 scikit-learn 的二手房可视化分析与预测系统。系统通过数据爬取、处理和存储,实现了房价预测和市场分析功能。前端使用 HTML、CSS 和 JavaScript,结合 Bootstrap 和 Echarts 实现了数据可视化展示。通过随机森林算法,系统能够准确预测房价,为购房者提供决策支持。 适合人群:房地产从业者、数据分析师、机器学习爱好者和科研人员。 使用场景及目标:帮助购房者、投资者和房产开发商准确了解陕西地区的二手房市场价格走势和预测未来的房价,降低购房风险,提高购房满意度。 其他说明:该系统不仅提供房价预测功能,还涵盖了二手房信息展示、价格分析、面积分析、户型分析和地区分析等多个方面的数据可视化功能,为用户提供全方位的市场信息支持。同时,系统的设计思路和技术实现方法具有通用性和可复制性,可以推广到其他地区的二手房市场分析。
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陕西二手房可视化分析和预测
摘 要
陕西地区二手房市场日益活跃,购房者需要准确的市场数据和房价预测来
指导购房决策。然而,目前市场上缺乏直观、准确的数据分析工具,购房者往
往难以了解市场走势和未来趋势,因此需要一款集数据分析与预测功能于一体
的系统。
本系统利用 Flask 框架构建 Web 应用,通过 requests 和 BeautifulSoup 模块
从网络上抓取二手房数据,再利用 pandas 进行数据处理与分析,将数据存储到
SQLite 数据库中,并利用 flask_sqlalchemy 模块进行 ORM 映射。前端界面使用
HTML、CSS 和 JavaScript 实现,采用 Bootstrap 框架美化页面,并利用 Echarts
绘制交互式数据可视化图表。同时,利用 scikit-learn 实现随机森林预测算法,
对未来房价进行预测。实现的功能有数据抓取、数据分析、数据可视化、房价
预测。
本系统解决了购房者难以获取准确、直观的陕西地区二手房市场数据和房
价预测的问题。通过数据抓取、分析和可视化,购房者可以更清晰地了解市场
走势和房价趋势,做出更明智的购房决策。该系统为购房者提供了一种便捷、
直观的方式来获取陕西地区二手房市场数据和房价预测信息,帮助他们做出理
性的购房决策。同时,通过数据分析和预测,也为房产开发商、投资者等提供
了市场调研和决策支持。
关键词: 陕西二手房分析和预测;Flask;scikit-learn
Visual analysis and prediction of second-hand houses
in Shaanxi
Abstract
The second-hand housing market in Shaanxi is becoming increasingly active, and
buyers need accurate market data and price forecast to guide their purchasing decisions.
However, at present, there is a lack of intuitive and accurate data analysis tools in the
market, and it is often difficult for home buyers to understand the market trend and
future trends, so a system that integrates data analysis and prediction functions is
needed.
This system uses Flask framework to build a Web application, captures second-
hand house data from the network through requests and BeautifulSoup modules, uses
pandas for data processing and analysis, and stores the data in SQLite database.
flask_sqlalchemy module is used for ORM mapping. The front-end interface is
implemented in HTML, CSS, and JavaScript, using the Bootstrap framework to
beautify the page, and using Echarts to draw interactive data visualizations. At the same
time, scikit-learn is used to realize random forest prediction algorithm to predict future
housing prices. The functions are data capture, data analysis, data visualization, and
housing price prediction.
This system solves the problem that it is difficult for buyers to obtain accurate and
intuitive second-hand housing market data and housing price forecast in Shaanxi.
Through data capture, analysis and visualization, home buyers can gain a clearer
understanding of market trends and home price trends and make more informed home
purchase decisions.The system provides a convenient and intuitive way for home
buyers to obtain second-hand housing market data and price forecast information in
Shaanxi, helping them to make rational purchase decisions. At the same time, through
data analysis and forecasting, it also provides market research and decision support for
real estate developers and investors.
Key words: Analysis and prediction of second-hand houses in Shaanxi; Flask; scikit-
learn
目 录
摘 要............................................................................................................................1
Abstract.........................................................................................................................2
1 绪论.............................................................................................................................4
1.1 研究目的和意义 ..................................................................................................4
1.2 国内外相关研究 ..................................................................................................4
1.3 本文结构安排 ......................................................................................................5
2 相关技术和知识概述.................................................................................................7
2.1 Flask 框架.............................................................................................................7
2.2 pandas ...................................................................................................................7
2.3 sklearn...................................................................................................................7
2.4 Bootstrap...............................................................................................................7
2.5 SQLite 数据库......................................................................................................7
2.6 预测算法 ..............................................................................................................8
2.6.1 基本原理........................................................................................................8
2.6.2 实现过程........................................................................................................8
3 陕西二手房可视化预测与分析的需求和可行性分析...........................................10
3.1 系统需求分析 ....................................................................................................10
3.2 可行性分析 ........................................................................................................10
3.2.1 技术可行性..................................................................................................10
3.2.2 操作可行性..................................................................................................11
3.2.3 经济可行性..................................................................................................11
4 概要设计...................................................................................................................13
4.1 数据爬取流程图 ................................................................................................13
4.2 系统功能设计 ....................................................................................................14
5 数据爬取和可视化的实现.......................................................................................16
5.1 数据来源 ............................................................................................................16
5.2 随机森林模型 ....................................................................................................16
5.3 可视化首页 ........................................................................................................16
5.4 房价预测 ............................................................................................................18
5.5 二手房信息数据查看 ........................................................................................19
5.6 大屏可视化 ........................................................................................................20
6 总结与展望...............................................................................................................21
参考文献......................................................................................................................23
致谢..............................................................................................................................24
1 绪论
陕西地区二手房市场在近年来呈现出蓬勃发展的态势,成为许多购房者和
投资者关注的焦点。然而,随着市场的不断变化和复杂化,购房者往往难以准
确获取市场信息和预测房价走势,这对购房者做出理性决策提出了挑战。因此,
本研究旨在利用现代信息技术和数据分析方法,基于 Flask 框架、requests、
bs4、pandas、SQLite 数据库、flask_sqlalchemy 模块做 ORM 映射、CSS、
HTML、JavaScript、Bootstrap、Echarts 和 scikit-learn,设计并实现一款
陕西二手房可视化分析与预测系统,以解决购房者面临的信息不对称和预测困
难问题。
该系统可以为购房者提供直观、准确的市场数据和预测信息,帮助他们做
出理性的购房决策,从而降低购房风险,提高购房满意度。本研究将现代信息
技术与房地产领域相结合,设计并实现了一种新型的数据分析与预测系统,为
房地产行业的信息化发展探索了新途径。该系统的设计思想和技术实现方法具
有一定的通用性和可复制性,可以为其他地区的二手房市场提供类似的数据分
析与预测服务,推动全国范围内房地产信息化水平的提升。
1.2 国内外相关研究
国内研究现状:
1.《基于机器学习的房价预测研究》
该研究基于机器学习技术,如随机森林算法等,对房价进行预测。通过对
历史房价数据的分析和建模,建立了预测模型,并在实际市场中进行了验证,
取得了一定的准确性和效果。
2.《房地产市场数据可视化分析系统设计与实现》
该研究利用数据可视化技术,设计并实现了一款房地产市场数据可视化分
析系统。系统整合了各种数据来源,并通过图表、地图等方式直观展示市场数
据,为决策者和投资者提供了重要参考。
3.《基于大数据的二手房市场分析与预测系统》
该研究利用大数据技术,对二手房市场进行全面分析和预测。通过对海量
数据的挖掘和分析,揭示了市场的潜在规律和趋势,并通过建立预测模型,为
购房者提供了准确的房价预测服务。
国外研究现状:
1.《Real Estate Price Prediction Using Machine Learning Algorithms》
这项研究使用了多种机器学习算法,包括随机森林、支持向量机等,对房
地产价格进行预测。研究者从历史数据中提取特征,并训练模型进行预测,取
得了不错的预测效果。
2.《Interactive Visualization and Analysis of Real Estate Data》
该研究致力于开发交互式的房地产数据可视化与分析系统。通过结合地图、
图表等可视化工具,用户可以自由探索房地产市场数据,从而更好地理解市场
情况和趋势。
3.《Predicting Housing Prices using Machine Learning Algorithms》
这项研究使用了多种机器学习算法,如线性回归、决策树等,对房地产价
格进行预测。研究者通过对历史数据的分析和建模,建立了预测模型,并进行
了验证,取得了较好的预测效果。
1.3 本文结构安排
在 1 绪论章节中,本文首先介绍了研究的目的和意义,指出了开发陕西二
手房可视化分析与预测系统的动机和重要性。随后,通过对国内外研究现状的
综述,概述了二手房市场分析和房价预测领域的主要研究成果和现有方法,指
出了传统方法的局限性,并介绍了利用数据分析和机器学习技术进行二手房市
场分析和房价预测的新兴趋势。
在 2 相关技术和知识概述章节中,通过对这些相关技术和知识的概述,读
者可以了解到本文所采用的主要技术和工具,并为后续章节的具体实现提供了
理论基础和实践指导。
在 3 需求和可行性分析章节中,总结了陕西二手房可视化分析与预测系统
的需求和可行性分析结果,强调了系统满足用户需求、技术可行、操作便利、
经济合理的重要性和优势,为后续章节的系统设计和实现提供了指导和依据。
在 4 概要设计中,对陕西二手房可视化分析与预测系统的概要设计进行了
详细阐述和总结。主要包括总体构思流程图设计、数据爬取流程图设计以及系
统功能设计流程图设计三个方面。通过对系统的概要设计进行总结,用户可以
清晰了解到系统的整体架构和各个功能模块之间的关系,为后续章节的系统实
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