一、選題背景與意義???

1.國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀：

近年來(lái)，住房體制不斷深化改革，房地產(chǎn)業(yè)逐漸成為社會(huì)關(guān)注的熱點(diǎn)產(chǎn)業(yè)。該行業(yè)對(duì)市場(chǎng)有著高度的敏感性和前瞻性，在這個(gè)基礎(chǔ)上就滋生了投資炒房等一些不平衡現(xiàn)象，所以越來(lái)越多的研究人員開始涉及這個(gè)行業(yè)，除了對(duì)用戶需求、房屋位置、開發(fā)數(shù)量等預(yù)測(cè)外﹐最感興趣的就是對(duì)未來(lái)房?jī)r(jià)趨勢(shì)的預(yù)測(cè)。一份準(zhǔn)確的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)報(bào)告，能為房地產(chǎn)商的城市布局提供精準(zhǔn)的市場(chǎng)依據(jù)。

目前對(duì)未來(lái)房地產(chǎn)的經(jīng)濟(jì)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)一般使用的是推斷統(tǒng)計(jì)方法，這是一種統(tǒng)計(jì)的方法，主要可以對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)上一些問(wèn)題進(jìn)行評(píng)估。而對(duì)于更加細(xì)化的房屋價(jià)值評(píng)估現(xiàn)在一般分為三種類別，智慧城市、量化交易、以及房屋價(jià)格預(yù)測(cè)。智慧城市主要是對(duì)交通和水電網(wǎng)進(jìn)行整合，然后對(duì)人口的移動(dòng)以及商業(yè)的布局進(jìn)行預(yù)測(cè)，量化交易主要考慮的是開發(fā)商的收益率，對(duì)商品的預(yù)測(cè)準(zhǔn)度并無(wú)太高要求，而房屋價(jià)格預(yù)測(cè)主要是針對(duì)消費(fèi)者，或者是基于用戶的各大房產(chǎn)交易平臺(tái)，需要對(duì)房屋進(jìn)行準(zhǔn)確估價(jià)，加深消費(fèi)者對(duì)房屋的信息了解程度。本文就是針對(duì)房屋價(jià)格進(jìn)行深入研究。

2.選題的目的及意義：

房?jī)r(jià)是一個(gè)國(guó)家經(jīng)濟(jì)水平的重要體現(xiàn)，也是反映居民生活質(zhì)量和水平的最直接的指標(biāo)。目前我國(guó)住房制度以租售并舉形式出現(xiàn)，房屋所有權(quán)人通過(guò)出售、出租房屋獲得租金收入。但是由于房?jī)r(jià)波動(dòng)較大，不能及時(shí)反映房?jī)r(jià)變化趨勢(shì)，需要預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)來(lái)指導(dǎo)市場(chǎng)。研究房產(chǎn)價(jià)格走勢(shì)，可以為房地產(chǎn)價(jià)格的調(diào)控提供參考依據(jù)。

本題目來(lái)源于房地產(chǎn)價(jià)格研發(fā)項(xiàng)目的子項(xiàng)目，該項(xiàng)目主要完成一個(gè)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和開發(fā)，該系統(tǒng)用于收集當(dāng)前地方房?jī)r(jià)信息，然后通過(guò)爬取、清理、存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)房?jī)r(jià)信息，并進(jìn)行房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)，是現(xiàn)代化房地產(chǎn)不可缺少的部分，為房?jī)r(jià)的發(fā)展趨勢(shì)提供便捷的預(yù)測(cè)模式。

本項(xiàng)目所涉及的系統(tǒng)采用Python技術(shù)、pandas工具和MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，通過(guò)本項(xiàng)目的實(shí)施和開展將大大的提高對(duì)本專業(yè)知識(shí)的應(yīng)用和擴(kuò)展，為今后的工作打下良好的基礎(chǔ)。

二、設(shè)計(jì)內(nèi)容

1. 設(shè)計(jì)內(nèi)容：

首先選58同城網(wǎng)上的樓盤房產(chǎn)數(shù)據(jù)，通過(guò)Python進(jìn)行數(shù)據(jù)爬取、數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)，其次，對(duì)本次所使用的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和整理歸納，使用回歸分析法，對(duì)58同城網(wǎng)數(shù)據(jù)進(jìn)行回歸分析預(yù)測(cè)。通過(guò)算法的計(jì)算選取合適的預(yù)測(cè)模型，進(jìn)行模型的對(duì)比分析，從而得出房屋統(tǒng)計(jì)、價(jià)格趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)、熱銷戶型統(tǒng)計(jì)、熱銷區(qū)域統(tǒng)計(jì)。最后通過(guò)可視化方法的呈現(xiàn)。

功能需求：

1> 爬蟲部分

引擎(Scrapy Engine)、Item 項(xiàng)目、調(diào)度器(Scheduler)、下載器(Downloader)、爬蟲(Spiders)、項(xiàng)目管道(Pipeline)、下載器中間件(Downloader Middlewares)、爬蟲中間件(Spider Middlewares)、調(diào)度中間件(Scheduler Middewares)

2>可視化展示

（1）vue.js

（2）Echarts

3>系統(tǒng)具體功能

一、普通用戶

（1）登錄注冊(cè)

（2）查看系統(tǒng)簡(jiǎn)介信息。

（3）查看房屋資訊信息。

?

（4）房產(chǎn)樓盤信息查看，包括樓盤名稱、價(jià)格區(qū)間、開盤日期、地址、樓盤圖片。

（5）房屋信息查看，包括房屋名稱、戶型、樓層、小區(qū)、面積、價(jià)格等。

（6）房產(chǎn)信息評(píng)論（查看其他會(huì)員的評(píng)論信息，登錄后發(fā)布房產(chǎn)評(píng)論）。

（7）對(duì)各不同的房產(chǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行點(diǎn)贊、踩、收藏。

（8）個(gè)人中心，修改個(gè)人信息，修改個(gè)人密碼。查看個(gè)人收藏的房屋數(shù)據(jù)，移除收藏。

（9）信息反饋，發(fā)布反饋信息給管理員，給出系統(tǒng)建設(shè)意見和建議。

二、管理員

（1）管理所有爬取的數(shù)據(jù)信息：更新房產(chǎn)、房屋數(shù)據(jù)信息。包括爬取的網(wǎng)址、房產(chǎn)標(biāo)題、圖片、名稱、標(biāo)簽、價(jià)格、開盤日期、交房日期、戶型、地址。

（2）管理用戶信息：用戶信息的添加，刪除。

（3）管理房屋類型信息：房屋類型信息的添加，刪除。

（4）管理區(qū)域信息：區(qū)域信息的添加，刪除。

（5）系統(tǒng)管理：管理系統(tǒng)輪播圖廣告信息，自定義圖片內(nèi)容。

（6）數(shù)據(jù)可視化大屏：通過(guò)大屏展示所有的房屋統(tǒng)計(jì)、價(jià)格趨勢(shì)統(tǒng)計(jì)、熱銷戶型統(tǒng)計(jì)、熱銷區(qū)域等。

（7）留言反饋管理，查看會(huì)員反饋的信息，及時(shí)處理。

（8）系統(tǒng)簡(jiǎn)介管理，修改系統(tǒng)簡(jiǎn)介信息。

2.預(yù)期效果：

本項(xiàng)目所涉及的系統(tǒng)采用Python技術(shù)、pandas工具和MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)實(shí)現(xiàn)，通過(guò)本項(xiàng)目的實(shí)施和開展將大大的提高對(duì)本專業(yè)知識(shí)的應(yīng)用和擴(kuò)展，為今后的工作打下良好的基礎(chǔ)。

該系統(tǒng)用于收集當(dāng)前地方房?jī)r(jià)信息，然后通過(guò)爬取、清理、存儲(chǔ)、統(tǒng)計(jì)房?jī)r(jià)信息，并進(jìn)行房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)，是現(xiàn)代化房地產(chǎn)不可缺少的部分，為房?jī)r(jià)的發(fā)展趨勢(shì)提供便捷的預(yù)測(cè)模式。

三、設(shè)計(jì)方案

通過(guò)功能的需求分析進(jìn)行系統(tǒng)設(shè)計(jì)，擬采Django 應(yīng)用框架，提高開發(fā)效率，降低系統(tǒng)維護(hù)難度。本課題選擇Python來(lái)進(jìn)行開發(fā)，前臺(tái)使用Html開發(fā)，數(shù)據(jù)庫(kù)選擇MySQL進(jìn)行建庫(kù)，Python是目前最為流行的技術(shù)，無(wú)論是成熟度和未來(lái)發(fā)展都更能適應(yīng)本基于Python的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的業(yè)務(wù)。

本課題使用面向?qū)ο蟮脑O(shè)計(jì)思想進(jìn)行設(shè)計(jì)，對(duì)系統(tǒng)的現(xiàn)狀進(jìn)行調(diào)研，收集當(dāng)前基于Python的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng)的需求，以及對(duì)實(shí)際業(yè)務(wù)的調(diào)查，整理需求文檔，使用用例圖狀態(tài)圖等進(jìn)行描述，接著使用面向?qū)ο蠹夹g(shù)設(shè)計(jì)系統(tǒng)功能，系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)。完成基于Python的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，主要包括了系統(tǒng)的開發(fā)背景收集、建模工具選型、技術(shù)確定、需求分析的整理、數(shù)據(jù)庫(kù)的設(shè)計(jì)和功能模塊劃分、系統(tǒng)環(huán)境的部署、實(shí)現(xiàn)測(cè)試方法的選擇，以及最后的搭建部署。

通過(guò)使用Python這種面向?qū)ο笳Z(yǔ)言與后端的MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)相結(jié)合，在老師的指導(dǎo)下完成設(shè)計(jì)，并對(duì)整個(gè)系統(tǒng)進(jìn)行驗(yàn)證測(cè)試，利用基于Python的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)系統(tǒng)，直接在前臺(tái)頁(yè)面里注冊(cè)、登錄、查詢爬取的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。管理后臺(tái)對(duì)爬取的信息進(jìn)行管理。

四、參考文獻(xiàn)

[1]楊孟姣,杜棋東.基于Python爬蟲網(wǎng)站數(shù)據(jù)分析系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J].計(jì)算機(jī)時(shí)代,2022(11):81-83

[2]王文選.依托Python爬蟲技術(shù)和數(shù)據(jù)處理分析能力提升履職能力的探索[J].金融科技時(shí)代,2022,30(11):62-64+77.

[3]陳紅陽(yáng),何杰,何盈盈.“Python程序設(shè)計(jì)”課程思政教學(xué)探索[J].工業(yè)技術(shù)與職業(yè)教育,2022,20(05):64-68.

[4]鄭偉鵬,司亞超.基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的研究分析[J].河北建筑工程學(xué)院學(xué)報(bào),2022,40(01):178-182.

[5]周亮錦,趙明揚(yáng).基于幾類機(jī)器學(xué)習(xí)模型的房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)分析[J].全國(guó)流通經(jīng)濟(jì),2022(06):111-116.

[6]劉影.基于Python的房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)爬取及可視化分析[J].信息與電腦(理論版),2021,33(18):188-190.

[7] 陳宇收.MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)備份方案研究[J].電腦編程技巧與維護(hù),2018(10):109-110+130.

[8] 張繼東.MySQL數(shù)據(jù)庫(kù)基于JSP的訪問(wèn)技術(shù)[J].電子技術(shù)與軟件工程,2017(15):169.

[9] 王麗娟,靳繼紅.基于MySQL的查詢優(yōu)化技術(shù)研究[J].電腦知識(shí)與技術(shù),2017,13(30):35-36.

[10]羅博煒.基于Python的數(shù)據(jù)可視化[J].信息記錄材料,2019,20(12):72-74.

[11]唐承佳,林真真,付珊珊.基于python爬蟲數(shù)據(jù)的棗莊市二手房?jī)r(jià)空間分析[J].棗莊學(xué)院學(xué)報(bào),2018,35(05):101-105.

[12]官金蘭,賴煜庭.基于灰色系統(tǒng)的房?jī)r(jià)分析與預(yù)測(cè)模型[J].清遠(yuǎn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報(bào),2019,12(02):31-34.

?

?