代做网站地图,上海网站建设上海员君,网站建设工作动态,连云港做网站推广介绍
主要涉及通过爬取济南市链家二手房数据#xff0c;然后对数据进行处理#xff0c;包括缺省值处理#xff0c;高德地图获取二手房地址所属市区#xff0c;经纬度等数据处理。然后通过python的flask框架编写后端接口#xff0c;把数据响应给前端。然后前端通过AJAX请求…介绍
主要涉及通过爬取济南市链家二手房数据然后对数据进行处理包括缺省值处理高德地图获取二手房地址所属市区经纬度等数据处理。然后通过python的flask框架编写后端接口把数据响应给前端。然后前端通过AJAX请求数据拿到数据以后通过bootstarpJQueryEcharts进行数据多维度的统计与展示最后通过获取某个区划内一年内的房价数据进行的预测。主要功能涉及数据源爬取数据清洗数据源列表检索展示与操作系统登录数据可视化展示数据简单的预测项目主要围绕以下几个核心环节展开 数据获取 使用爬虫技术从济南市链家网站上抓取二手房源的相关数据包括但不限于房源基本信息、价格、位置描述等。 数据预处理 对爬取到的原始数据进行清洗和整理处理缺失值问题确保数据质量。利用高德地图API或其他地理编码服务将非结构化的地址信息转化为结构化的地理坐标经纬度以及对应的市区行政区划信息。 后端开发 使用Python的Flask框架构建后端服务器负责处理前端请求存储、管理并提供经过清洗和整合的二手房数据。开发API接口使得前端能够通过AJAX异步请求获取所需的具体数据。 前端交互与展示 设计并实现前端用户界面采用Bootstrap进行布局和样式设计jQuery进行DOM操作和动态效果实现。使用Echarts等数据可视化工具根据从后端获取的数据实现多维度的统计图表展示如房价分布、房源数量变化、区域热度分析等。 系统功能设计 系统具备用户登录功能保障数据的安全性和个性化展示。提供数据源列表检索、展示和基本操作功能用户可以根据不同条件筛选和查看二手房源详情。实现基于特定区划内一年内房价数据的简单预测模型展现房价走势预测结果可能包括线性回归、时间序列分析或其他适当预测方法。
整体而言该项目是一项综合了数据爬取、数据处理、数据库管理、前后端开发以及数据可视化等多个领域的实践项目旨在通过对济南市二手房市场的深入分析提供一套完整的信息展示和初步预测平台。
截图
项目结构
论文
运行截图 登录
首页
数据源管理
可视化大屏
房价预测
总结
本毕业设计以济南市链家二手房数据为研究对象构建了一个集数据采集、处理、分析、可视化及预测为一体的综合性信息系统。首先运用爬虫技术获取济南市链家网站上的大量二手房源信息并借助高德地图API实现了地址信息向市区行政区划及经纬度的转化有效解决了数据预处理阶段的缺失值问题和地理信息结构化难题。
在系统架构层面使用Python Flask框架搭建后端服务器设计并实现了数据接口方便前端通过AJAX请求调用和展示处理后的二手房数据。同时为了保证系统的安全性和用户体验设置了用户登录机制并提供了丰富全面的数据源检索、展示及操作功能。
在前端展示方面结合Bootstrap进行页面布局与美化利用jQuery强化用户交互体验配合Echarts强大的数据可视化能力对房源数据进行了多维度、可视化的统计与呈现便于用户直观理解济南市二手房市场的各项关键指标。
此外该系统还涵盖了基于历史数据的时间序列分析功能针对指定区域一年内的房价数据实施了科学合理的预测模型以可视化形式展示了该区域未来房价走势的可能性为用户提供了一定程度上的决策支持。
总之此毕业设计项目融汇了大数据处理、Web开发与数据可视化等多种技术手段深度挖掘并展现了济南市二手房市场的现状及发展趋势具有较高的实用价值与研究意义。
结尾 【敬请期待更多关于项目的分享与实践心得、关注私信、免费获取哦】 【精心指导助力毕业设计点击立即获取~】
