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前言

課題背景和意義

實(shí)現(xiàn)技術(shù)思路

實(shí)現(xiàn)效果圖樣例

前言

? ? ??大四是整個(gè)大學(xué)期間最忙碌的時(shí)光,一邊要忙著備考或?qū)嵙?xí)為畢業(yè)后面臨的就業(yè)升學(xué)做準(zhǔn)備,一邊要為畢業(yè)設(shè)計(jì)耗費(fèi)大量精力。近幾年各個(gè)學(xué)校要求的畢設(shè)項(xiàng)目越來(lái)越難,有不少課題是研究生級(jí)別難度的,對(duì)本科同學(xué)來(lái)說(shuō)是充滿挑戰(zhàn)。為幫助大家順利通過(guò)和節(jié)省時(shí)間與精力投入到更重要的就業(yè)和考試中去,學(xué)長(zhǎng)分享優(yōu)質(zhì)的選題經(jīng)驗(yàn)和畢設(shè)項(xiàng)目與技術(shù)思路。

??對(duì)畢設(shè)有任何疑問(wèn)都可以問(wèn)學(xué)長(zhǎng)哦!

選題指導(dǎo):?https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128243277

大家好,這里是海浪學(xué)長(zhǎng)畢設(shè)專題,本次分享的課題是

??基于大數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)分析

課題背景和意義

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)一詞越來(lái)越頻繁地被提及， 它通常被描述為信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。 全球咨詢公司麥肯錫指出：“大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到 每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，決策將基于對(duì)海量 數(shù)據(jù)的挖掘和分析而做出，大數(shù)據(jù)將日益成為重 要的生產(chǎn)要素”。關(guān)于大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，研究機(jī)構(gòu) Gartner認(rèn)為：“大數(shù)據(jù)是需要新的處理模式才 能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的 海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)”。盡管目 前尚未對(duì)大數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一的認(rèn)知，但是業(yè)界和學(xué) 術(shù)界普遍認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有“4V”特征：①體量大 （Volume），大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量將達(dá) PB、EB、ZB級(jí)；②種類多（Variety），大數(shù)據(jù)是由文字、聲音、 視頻、多媒體等組成的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié) 構(gòu)化的多維異構(gòu)數(shù)據(jù)；③速度快（Velocity）， 在海量數(shù)據(jù)的情況下，大數(shù)據(jù)仍需做到實(shí)時(shí)處 理；④價(jià)值密度低（Value），應(yīng)用價(jià)值大但價(jià)值 密度低，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、處理和分析， 才能獲得很小一部分有用的信息。

房地產(chǎn)業(yè)作為對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展 具有重大影響的產(chǎn)業(yè)部門，在發(fā)展中面臨諸多 問(wèn)題，需要政府及有關(guān)部門在對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā) 展進(jìn)行正確預(yù)判的基礎(chǔ)上科學(xué)決策、積極引導(dǎo)， 促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。房地產(chǎn)市場(chǎng)擁有著海 量的數(shù)據(jù)積累，房地產(chǎn)市場(chǎng)分析都將圍繞這些數(shù)據(jù)展開(kāi)，從而為政府及有關(guān)部門決策提供重 要參考。面對(duì)數(shù)據(jù)信息的急劇增長(zhǎng)，房地產(chǎn)市場(chǎng) 分析必須借助大數(shù)據(jù)的挖掘和分析技術(shù)，將海 量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為有洞察力、決策力和有價(jià)值的 知識(shí)，正確判斷市場(chǎng)趨勢(shì)、科學(xué)引導(dǎo)資源配置、 服務(wù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

實(shí)現(xiàn)技術(shù)思路

數(shù)據(jù)采集

1. 根據(jù)需要，確定房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)所需要的信息，例如：城市、小區(qū)、房屋面積、房屋類型、價(jià)格等信息；

2. 根據(jù)需求，設(shè)計(jì)一個(gè)爬蟲(chóng)程序，從網(wǎng)站上爬取房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)，并把數(shù)據(jù)按照特定格式存入數(shù)據(jù)庫(kù)；

import requests
import re

# 爬取數(shù)據(jù)網(wǎng)站url
url = ‘http://example.com/house/prices’

# 請(qǐng)求url
response = requests.get(url)

# 正則表達(dá)式匹配數(shù)據(jù)
pattern = re.compile('<div class="house-price">(.*?)</div>', re.S)
house_price_list = re.findall(pattern, response.text)

# 將數(shù)據(jù)存入數(shù)據(jù)庫(kù)
for house_price in house_price_list:
    save_data_into_database(house_price)

數(shù)據(jù)清洗

1. 首先，檢查房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)的缺失值，并確定缺失值的替換方式，比如用平均值替換，或者用上一條記錄的數(shù)據(jù)替換，等等。

2. 然后，檢查房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)的異常值，如果存在異常值，則需要確定異常值的處理方式，比如刪除，修正，或者替換為正常值。

3. 再然后，檢查房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)中重復(fù)的記錄，并刪除重復(fù)的記錄。

4. 最后，檢查房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)中的字段類型和格式，如果發(fā)現(xiàn)有不符合要求的字段，則需要進(jìn)行修正。

# 檢查缺失值，替換缺失值
# 替換方式：用平均值替換
mean_value = df['price'].mean()
df['price'] = df['price'].fillna(mean_value)

# 檢查異常值，刪除異常值
# 異常值定義：價(jià)格大于最大值的1.5倍
max_value = df['price'].max()
df = df[df['price'] < max_value * 1.5]

# 檢查重復(fù)記錄，刪除重復(fù)記錄
df = df.drop_duplicates()

# 檢查字段類型和格式，修正字段類型和格式
# 修正字段price的類型為int
df['price'] = df['price'].astype(int)

模型訓(xùn)練

1.獲取數(shù)據(jù)：首先從各種可能的數(shù)據(jù)源獲取關(guān)于房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù)，包括但不限于位置、面積、特征、當(dāng)前售價(jià)等。

2.預(yù)處理數(shù)據(jù)：將獲取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，包括缺失值處理、異常值處理、數(shù)據(jù)歸一化等。

3.構(gòu)建模型：根據(jù)預(yù)處理后的數(shù)據(jù)構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，可以采用回歸模型或深度學(xué)習(xí)模型等。

4.模型訓(xùn)練：使用訓(xùn)練數(shù)據(jù)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，調(diào)整模型參數(shù)，使模型能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù)，從而達(dá)到最佳效果。

5.模型評(píng)估：使用測(cè)試數(shù)據(jù)對(duì)訓(xùn)練后的模型進(jìn)行評(píng)估，通過(guò)比較預(yù)測(cè)結(jié)果和真實(shí)值，來(lái)判斷模型的準(zhǔn)確率。

# 導(dǎo)入必要的庫(kù)
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 讀取數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv('house_price.csv')

# 數(shù)據(jù)預(yù)處理
# 缺失值處理
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
# 異常值處理
df = df[(df['price'] - df['price'].mean()).abs() <= 3*df['price'].std()]
# 數(shù)據(jù)歸一化
df = (df - df.mean()) / df.std()

# 構(gòu)建模型
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=0)
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 模型評(píng)估
y_pred = regressor.predict(X_test)
score = regressor.score(X_test, y_test)
print('模型準(zhǔn)確度：',score)

數(shù)據(jù)分析

?1、首先，從相關(guān)的數(shù)據(jù)源中收集有關(guān)房?jī)r(jià)的數(shù)據(jù)，包括房?jī)r(jià)、地區(qū)、房型等；

2、從數(shù)據(jù)中提取有關(guān)房?jī)r(jià)的趨勢(shì)，用可視化技術(shù)來(lái)表示出來(lái)；

3、使用統(tǒng)計(jì)學(xué)方法，比如回歸分析，來(lái)探索影響房?jī)r(jià)的主要變量；

4、將每個(gè)變量的影響程度可視化，以便更清楚地理解每個(gè)變量對(duì)房?jī)r(jià)的影響；

5、結(jié)合一些可視化技術(shù)，將房?jī)r(jià)的趨勢(shì)與影響因素聯(lián)系起來(lái)，從而更好地理解房?jī)r(jià)的變化。

# 導(dǎo)入相關(guān)的庫(kù)
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 導(dǎo)入數(shù)據(jù)
df = pd.read_csv("house_price.csv")

# 查看數(shù)據(jù)
print(df.head())

# 可視化房?jī)r(jià)趨勢(shì)
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x="date", y="price", data=df)
plt.title("House Price Trend")
plt.show()

# 用回歸分析探索影響房?jī)r(jià)的主要變量
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = df[['area', 'room_num']]
y = df['price']
lr = LinearRegression()
lr.fit(X, y)

# 可視化每個(gè)變量的影響程度
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=X.columns.values, y=lr.coef_)
plt.title("House Price Factors")
plt.show()

# 將房?jī)r(jià)趨勢(shì)與影響因素聯(lián)系起來(lái)
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x="area", y="price", data=df, hue="room_num")
plt.title("House Price Trend and Factors")
plt.show()

實(shí)現(xiàn)效果圖樣例

?

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最后

到了這里，關(guān)于畢業(yè)設(shè)計(jì)-基于大數(shù)據(jù)的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)分析與預(yù)測(cè)-python的文章就介紹完了。如果您還想了解更多內(nèi)容，請(qǐng)?jiān)谟疑辖撬阉鱐OY模板網(wǎng)以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章，希望大家以后多多支持TOY模板網(wǎng)！