Python吉林長春二手房源爬蟲數(shù)據(jù)

可視化分析大屏全屏系統(tǒng)

開題報告

學(xué)生姓名

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專業(yè)班級

論文（設(shè)計）題目

Python吉林長春二手房源爬蟲數(shù)據(jù)可視化分析大屏全屏系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)

指導(dǎo)教師姓名（職稱）

開題日期

選題依據(jù)：1.研究背景與意義；2.國內(nèi)外研究（應(yīng)用與發(fā)展）現(xiàn)狀。

1：研究背景與意義

Python吉林長春二手房源爬蟲數(shù)據(jù)可視化分析大屏全屏系統(tǒng)的研究背景與意義如下：

研究背景：

吉林省長春市作為中國的東北地區(qū)的重要城市，其房地產(chǎn)市場在近年來得到了持續(xù)發(fā)展。尤其是二手房市場，隨著城市化進(jìn)程的加速和居民購房需求的增長，呈現(xiàn)出活躍的態(tài)勢。然而，與此同時，大量的房源信息分散在各個平臺，對于購房者、投資者以及房地產(chǎn)中介來說，如何快速、準(zhǔn)確地獲取并分析這些信息成為了一大挑戰(zhàn)。傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)收集和分析方法已經(jīng)無法滿足現(xiàn)代市場的需求，因此，引入Python爬蟲技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化分析成為了解決這一問題的有效途徑。

意義：

提高信息獲取效率：利用Python爬蟲技術(shù)，可以自動化地從各大房源平臺抓取長春的二手房信息，大大提高了數(shù)據(jù)獲取的效率，并降低了人為錯誤的可能性。

增強市場洞察力：通過數(shù)據(jù)可視化分析，可以將大量的房源數(shù)據(jù)進(jìn)行圖表化展示，幫助用戶更直觀地了解市場趨勢、價格分布、供需關(guān)系等關(guān)鍵信息，從而做出更明智的決策。具體來說，該系統(tǒng)可以幫助購房者了解房源的價格、位置、房型等信息，以便選擇最符合需求的房源；幫助投資者分析市場動態(tài)，發(fā)現(xiàn)投資機會；幫助房地產(chǎn)中介了解競爭對手情況，制定更有效的銷售策略。

推動技術(shù)創(chuàng)新與產(chǎn)業(yè)升級：該研究將進(jìn)一步推動Python技術(shù)、數(shù)據(jù)可視化技術(shù)、大數(shù)據(jù)分析等在長春二手房市場的應(yīng)用與創(chuàng)新，提升整個行業(yè)的信息化水平和競爭力。

大屏全屏展示增強交互體驗：采用大屏全屏系統(tǒng)進(jìn)行數(shù)據(jù)展示，不僅可以提供更豐富、更直觀的視覺效果，還可以增強用戶與數(shù)據(jù)的交互性，使用戶能夠更加方便地查詢和探索數(shù)據(jù)。這將有助于提高用戶對數(shù)據(jù)的理解和應(yīng)用能力，從而更好地利用數(shù)據(jù)進(jìn)行決策。

綜上所述，Python吉林長春二手房源爬蟲數(shù)據(jù)可視化分析大屏全屏系統(tǒng)的研究具有重要的現(xiàn)實意義和長遠(yuǎn)價值。通過該系統(tǒng)的研發(fā)與應(yīng)用，有望為長春二手房市場提供更加便捷、高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)服務(wù)，推動市場的健康有序發(fā)展。

2：國內(nèi)外研究現(xiàn)狀

Python吉林長春二手房源爬蟲數(shù)據(jù)可視化分析大屏全屏系統(tǒng)的國內(nèi)外研究現(xiàn)狀如下：

國內(nèi)研究現(xiàn)狀：

在國內(nèi)，隨著Python技術(shù)的普及和房地產(chǎn)市場的繁榮，越來越多的學(xué)者和企業(yè)開始關(guān)注Python在二手房源數(shù)據(jù)抓取和分析方面的應(yīng)用。然而，針對吉林長春地區(qū)的二手房源爬蟲數(shù)據(jù)可視化分析大屏全屏系統(tǒng)的研究相對較少。目前，一些初步的研究主要集中在利用Python爬蟲技術(shù)從各大房產(chǎn)網(wǎng)站抓取房源信息，并進(jìn)行簡單的數(shù)據(jù)清洗和處理。在數(shù)據(jù)可視化分析方面，雖然已經(jīng)有一些基本的圖表展示和統(tǒng)計分析方法，但仍然缺乏深入的探索和實踐，尤其是對于大屏全屏系統(tǒng)的研究和應(yīng)用尚處于起步階段。

國外研究現(xiàn)狀：

相比下，國外在Python爬蟲技術(shù)和數(shù)據(jù)可視化分析方面的研究起步較早，也更加成熟。在房地產(chǎn)領(lǐng)域，國外的研究團隊和企業(yè)已經(jīng)成功開發(fā)出一些綜合性的數(shù)據(jù)可視化分析系統(tǒng)，用于實時監(jiān)測市場動態(tài)、預(yù)測市場趨勢等。這些系統(tǒng)通常采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)可視化技術(shù)，以大屏全屏的方式進(jìn)行展示，提供豐富的交互功能和個性化定制選項。同時，他們還積極探索將人工智能、機器學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)應(yīng)用于房源數(shù)據(jù)分析和可視化中，提高分析的準(zhǔn)確性和效率。

然而，需要注意的是，國外的研究和實踐主要集中在一些發(fā)達(dá)國家和地區(qū)，對于特定地區(qū)如吉林長春的二手房市場的關(guān)注度相對較低。因此，在借鑒國外經(jīng)驗和技術(shù)成果時，需要結(jié)合本地市場特點和需求進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和定制。

綜上所述，Python吉林長春二手房源爬蟲數(shù)據(jù)可視化分析大屏全屏系統(tǒng)的研究在國內(nèi)外仍處于不斷發(fā)展和完善階段。盡管國內(nèi)在該領(lǐng)域的研究相對較少，但隨著技術(shù)的不斷推廣和應(yīng)用需求的增加，國內(nèi)的研究和應(yīng)用將會蓬勃發(fā)展。通過借鑒國外的先進(jìn)經(jīng)驗和技術(shù)成果，結(jié)合本地市場特點和需求進(jìn)行適當(dāng)?shù)恼{(diào)整和定制，有望推動相關(guān)技術(shù)的創(chuàng)新和應(yīng)用，為吉林長春的二手房市場提供更高效、準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)支持和決策參考。

3：研究思路與方法

3.1研究思路

通過圖書館借閱開發(fā)相關(guān)書籍或者網(wǎng)絡(luò)上尋找相關(guān)課題視頻，查詢網(wǎng)絡(luò)以及向?qū)煂で髱椭确椒ń鉀Q技術(shù)上的問題。

具體步驟為：

(1)對系統(tǒng)進(jìn)行需求分析，明確管理員功能，前端開發(fā)功能，開發(fā)框架模式等；

(2)對系統(tǒng)進(jìn)行概要設(shè)計，搭建開發(fā)換進(jìn)，建立系統(tǒng)的架構(gòu)圖、功能模塊圖等；

(3)對系統(tǒng)管理后臺，設(shè)計出所有功能模塊；

(4)對用戶前端，設(shè)計出所有功能模塊；

(5)進(jìn)行軟件編碼，實現(xiàn)系統(tǒng)各項功能；

(6)對系統(tǒng)進(jìn)行各種測試；

(7)提交系統(tǒng)，撰寫論文。

選定了項目開發(fā)模式、后臺的開發(fā)框架，搭建好開發(fā)環(huán)境和安裝好對應(yīng)的開發(fā)工具；接下來就設(shè)計數(shù)據(jù)庫，開發(fā)后臺和接口，開發(fā)完整的項目后臺和前端，完成最終的作品、測試、使用。

3.2研究方法

為了更好完善系統(tǒng)使用了以下研究方法：

（1）文獻(xiàn)閱讀法

通過各個文獻(xiàn)查找網(wǎng)站、學(xué)校圖書館以及百度百科查詢和借鑒課題相關(guān)的論文資料，然后將適合的資料保存到本地，開發(fā)的時候使用。

（2）比較法：通過對國內(nèi)外有關(guān)課題系統(tǒng)的功能、相關(guān)技術(shù)、內(nèi)容等方面進(jìn)行比較分析，從而提出系統(tǒng)所存在的問題，并提出相應(yīng)的解決措施

（3）模擬法

模擬法是先依照原型的主要特征，創(chuàng)設(shè)一個相似的模型，然后通過模型來間接研究原型的一種形容方法。我們通過將本地電腦模擬為服務(wù)器進(jìn)行本地操作，達(dá)到開發(fā)的最終效果。

3.3可行性

1.技術(shù)可行性

以Windows7或10為操作系統(tǒng)，基于python3.8版本，采用PyCharm軟件為開發(fā)工具，運用mysql進(jìn)行數(shù)據(jù)庫存儲；后臺管理系統(tǒng)硬件環(huán)境是PC機，用戶使用任何能上網(wǎng)的電腦設(shè)置，使用瀏覽器即可訪問新聞管理系統(tǒng)。

2.經(jīng)濟可行性

一方面，只要有能上網(wǎng)的電腦，系統(tǒng)的管理員在任何地方任何時候都可以管理，工作效率進(jìn)一步提高從而節(jié)省人力、物力，只要會打字即可，不需要很高的學(xué)歷；另一方面，系統(tǒng)的制作成本低，在現(xiàn)有的PC機上即可使用PyCharm開發(fā)者工具進(jìn)行開發(fā)。

3.操作可行性

從管理來說，只要有一臺普通的電腦就可以進(jìn)行網(wǎng)站信息的設(shè)置、錄入、修改，操作非常方便而且可行度很高。

?4.數(shù)據(jù)來源可行性

來源知名房產(chǎn)網(wǎng)站數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)已經(jīng)很普及了，使用也很廣，有代表性

4：系統(tǒng)初步設(shè)計方案

4.1主要設(shè)計技術(shù)

開發(fā)環(huán)境：python3.8+

開發(fā)語言：Python

開發(fā)框架：Django框架

數(shù)據(jù)采集：requests + parsel + Xpath

可視化模塊：Echarts

開發(fā)工具：Pycharm

數(shù)據(jù)庫：mysql8

數(shù)據(jù)庫管理工具：navicat

其他開發(fā)語言：html + css +javascript

4.2研究內(nèi)容

我們這里以我們打算實現(xiàn)的系統(tǒng)內(nèi)容，分析如下，數(shù)據(jù)來源淘寶

大屏全屏可視化展示：

1. 二手房基礎(chǔ)數(shù)據(jù)：房源總數(shù)多少套，小區(qū)總數(shù)多少個，房源平均面積，房源平均價格
2. 各個區(qū)域二手房均價銷售數(shù)據(jù)（柱形圖）
3. 各個區(qū)域房源平均面積（折線圖）
4. 創(chuàng)新點，在區(qū)域地區(qū)，按各個區(qū)域顯示房源數(shù)目
5. 各個區(qū)域的小區(qū)數(shù)量和房源數(shù)量，雙柱形圖顯示
6. 各個面積戶型占比分析：89方以下，90到149方，150-199方，200方以上
7. 最新房源數(shù)據(jù)，滾動顯示最新10個房源信息

后臺內(nèi)容：

1. 管理員登錄、密碼修改、退出系統(tǒng)
2. 展示所有房源數(shù)據(jù)，可以鏈接到原始地址
3. 區(qū)域數(shù)據(jù)列表：顯示各區(qū)的銷售數(shù)據(jù)，包含房源數(shù)，平均面積，平均價格等
4. 小區(qū)數(shù)據(jù)列表：顯示各個小區(qū)所在區(qū)域，小區(qū)的房源數(shù)，小區(qū)房源的平均價格和面積等

5：進(jìn)度安排

2023.09.10—2023.10.15? 查看大量的文獻(xiàn)，收集課題有關(guān)資料，確定論文選題；

2023.10.16—2023.10.30? 在老師的指導(dǎo)下，填寫畢業(yè)論文任務(wù)書；

2023.10.31—2023.11.15? 大量收集論文資料，理清論文思路，對論文思路進(jìn)行完善。

2023.11.16—2023.12.22? 完成開題報告答辯；

2023.12.23—2023.12.27? 根據(jù)指導(dǎo)老師提出的建議再進(jìn)行修改，完善系統(tǒng)功能設(shè)計

2023.12.28—2024.04.10? 在查閱大量文獻(xiàn)之后，運用多種研究方案，完成系統(tǒng)開發(fā)并基本完成論文初稿。

2024.04.01—2024.04.15? 將初稿完善交由導(dǎo)師審閱，提出修改建議。

2024.04.16—2024.05.14? 在導(dǎo)師指導(dǎo)下，對論文進(jìn)行反復(fù)修改形成終稿，裝訂成冊上交學(xué)院，同時為畢業(yè)論文答辯做準(zhǔn)備工作

2024.05.15? 進(jìn)行畢業(yè)論文答辯

6：論文（設(shè)計）寫作提綱

摘要??????

第1章 緒論?

?????? 1.1 項目研究背景和意義

?????? 1.2 論文研究目的

?????? 1.3 系統(tǒng)主要功能

第2章 系統(tǒng)相關(guān)技術(shù)?

?????? 2.1 開發(fā)概要

?????? 2.2 開發(fā)技術(shù)

????????????? 2.2.1 Python介紹

????????????? 2.2.2 Django框架

?????? 2.3 MYSQL 數(shù)據(jù)庫

?????? 2.4 其他網(wǎng)頁技術(shù)

????????????? 2.5.1 什么是HTML

????????????? 2.5.2 什么是 CSS

????????????? 2.5.3 JavaScript????

?????? 2.6 本章小結(jié)

第3章 系統(tǒng)分析?

?????? 3.1 系統(tǒng)概要

?????? 3.2 數(shù)據(jù)庫和圖形

????????????? 3.2.1 數(shù)據(jù)ER原型圖??

????????????? 3.1.2 實體圖?

????????????? 3.1.3 數(shù)據(jù)庫表????

?????? 3.3 前端需求分析

?????? 3.4 后臺需求分析

?????? 3.5 本章小結(jié)

第4章 系統(tǒng)設(shè)計與實現(xiàn)?????

?????? 4.1 前端實現(xiàn)

?????? 4.2 后臺實現(xiàn)

?????? 4.3 本章小結(jié)

第5章 總結(jié)與展望?????

?????? 5.1 總結(jié)

?????? 5.2 展望

參考文獻(xiàn)??????

致謝??????

7：參考文獻(xiàn)

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[5]代飛，艾迪. Web前端開發(fā)項目案例教程[M],北京理工大學(xué)出版社，2020. 08.

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[12]關(guān)東升，看漫畫學(xué)python[M]. 北京：電子工業(yè)出版社，2020. 36~78

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[14]慕課教育研發(fā)中心，HTML+CSS3+JavaScript從入門到項目實踐[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2019. 11~40

[15]黃永祥，精通Django 3 web開發(fā)[M]. 北京：清華大學(xué)出版社，2020. 50~148

[16]胡陽，Django 企業(yè)開發(fā)實戰(zhàn)[M]. 北京：人民郵電出版社，2019. 108~210

指導(dǎo)教師意見：

意見從以下幾個方面展開：

1. 選題的研究價值。2、選題依據(jù)與寫作提綱是否符合要求。

3、對研究思路、方法的評價。4、是否同意開題。（指導(dǎo)意見打印，簽名指導(dǎo)教師務(wù)必手寫）

指導(dǎo)教師簽名：

年??? 月???? 日文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-754575.html