畢業(yè)設(shè)計(jì)：2023-2024年計(jì)算機(jī)專業(yè)畢業(yè)設(shè)計(jì)選題匯總（建議收藏）

畢業(yè)設(shè)計(jì)：2023-2024年最新最全計(jì)算機(jī)專業(yè)畢設(shè)選題推薦匯總

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1、項(xiàng)目介紹

技術(shù)棧：
python語言、Flask框架、MySQL數(shù)據(jù)庫、Echarts可視化
sklearn機(jī)器學(xué)習(xí) 多元線性回歸預(yù)測(cè)模型、requests爬蟲框架 鏈家一手房
一手房數(shù)據(jù)商品房數(shù)據(jù)、分析可視化預(yù)測(cè)系統(tǒng)

數(shù)據(jù)采集：系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，從鏈家網(wǎng)站上獲取一手房房源信息。這些信息包括樓盤名稱、開發(fā)商、樓盤地址、戶型、價(jià)格、面積、朝向、裝修情況、樓盤特點(diǎn)等。在采集數(shù)據(jù)時(shí)，可以設(shè)置關(guān)鍵詞、地區(qū)篩選、價(jià)格范圍、樓盤類型等參數(shù)，以獲取感興趣的房源信息。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：系統(tǒng)對(duì)采集到的房源信息進(jìn)行清洗、整理和轉(zhuǎn)換，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。這包括處理缺失值、異常值和重復(fù)值，進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等操作。

數(shù)據(jù)分析：系統(tǒng)利用Python中的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)庫（如Pandas、Numpy等），對(duì)一手房房源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模。這包括對(duì)不同地區(qū)、樓盤類型、戶型、價(jià)格范圍等因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。同時(shí)，系統(tǒng)還可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如回歸、分類等）對(duì)房源數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析。

數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：系統(tǒng)根據(jù)歷史房源數(shù)據(jù)和特征，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行房?jī)r(jià)或房源供需的預(yù)測(cè)?？梢酝ㄟ^回歸模型預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)走勢(shì)，或者通過分類模型預(yù)測(cè)樓盤的熱度和銷售情況等。

可視化展示：系統(tǒng)使用Flask框架搭建前端網(wǎng)頁，并使用相應(yīng)的可視化庫（如Matplotlib、Plotly等）將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表、圖形等形式直觀地展示出來。用戶可以通過網(wǎng)頁界面查看房源數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和變化，了解一手房市場(chǎng)的狀況，從而做出相應(yīng)的決策和調(diào)整。

2、項(xiàng)目界面

（1）系統(tǒng)首頁----數(shù)據(jù)概況

（2）房屋信息搜索、小區(qū)搜索

（3）樓盤數(shù)據(jù)

（4）商品房?jī)r(jià)格分析

（5）售房情況、標(biāo)簽分析、未交房數(shù)量

（6）室量分析、面積分析

（7）預(yù)測(cè)模塊：sklearn機(jī)器學(xué)習(xí) 多元線性回歸預(yù)測(cè)模型

（8）裝修情況分析、房屋類型分析

（9）詞云圖分析

（10）樓盤小區(qū)詳情頁

（11）后臺(tái)數(shù)據(jù)管理

3、項(xiàng)目說明

基于Flask的一手房鏈家數(shù)據(jù)采集分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)是一款利用Python的Flask框架，對(duì)鏈家網(wǎng)站上的一手房房源信息進(jìn)行數(shù)據(jù)采集、分析和預(yù)測(cè)的應(yīng)用系統(tǒng)。以下是該系統(tǒng)的主要介紹：

數(shù)據(jù)采集：系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)，從鏈家網(wǎng)站上獲取一手房房源信息。這些信息包括樓盤名稱、開發(fā)商、樓盤地址、戶型、價(jià)格、面積、朝向、裝修情況、樓盤特點(diǎn)等。在采集數(shù)據(jù)時(shí)，可以設(shè)置關(guān)鍵詞、地區(qū)篩選、價(jià)格范圍、樓盤類型等參數(shù)，以獲取感興趣的房源信息。

數(shù)據(jù)預(yù)處理：系統(tǒng)對(duì)采集到的房源信息進(jìn)行清洗、整理和轉(zhuǎn)換，以確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和一致性。這包括處理缺失值、異常值和重復(fù)值，進(jìn)行數(shù)據(jù)格式轉(zhuǎn)換等操作。

數(shù)據(jù)分析：系統(tǒng)利用Python中的數(shù)據(jù)分析和統(tǒng)計(jì)庫（如Pandas、Numpy等），對(duì)一手房房源數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和建模。這包括對(duì)不同地區(qū)、樓盤類型、戶型、價(jià)格范圍等因素進(jìn)行統(tǒng)計(jì)和分析。同時(shí)，系統(tǒng)還可以利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法（如回歸、分類等）對(duì)房源數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘和分析。

數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)：系統(tǒng)根據(jù)歷史房源數(shù)據(jù)和特征，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)算法，進(jìn)行房?jī)r(jià)或房源供需的預(yù)測(cè)?？梢酝ㄟ^回歸模型預(yù)測(cè)房?jī)r(jià)走勢(shì)，或者通過分類模型預(yù)測(cè)樓盤的熱度和銷售情況等。

可視化展示：系統(tǒng)使用Flask框架搭建前端網(wǎng)頁，并使用相應(yīng)的可視化庫（如Matplotlib、Plotly等）將數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表、圖形等形式直觀地展示出來。用戶可以通過網(wǎng)頁界面查看房源數(shù)據(jù)的趨勢(shì)和變化，了解一手房市場(chǎng)的狀況，從而做出相應(yīng)的決策和調(diào)整。

用戶界面和交互設(shè)計(jì)：系統(tǒng)提供友好的用戶界面和交互設(shè)計(jì)，用戶可以根據(jù)需要選擇不同的房源維度和時(shí)間范圍，獲取感興趣的數(shù)據(jù)和分析結(jié)果。用戶還可以根據(jù)自己的需求進(jìn)行圖表的定制和設(shè)置，以滿足個(gè)性化的展示需求。

綜上所述，基于Flask的一手房鏈家數(shù)據(jù)采集分析預(yù)測(cè)系統(tǒng)是一款利用Python技術(shù)進(jìn)行開發(fā)的應(yīng)用系統(tǒng)，旨在通過數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)提供一手房市場(chǎng)的信息和趨勢(shì)。該系統(tǒng)可以幫助購(gòu)房者了解一手房市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)和趨勢(shì)，從而做出更明智的購(gòu)房決策。同時(shí)，該系統(tǒng)也可以幫助開發(fā)商和中介了解樓盤市場(chǎng)的需求和變化，做出更精準(zhǔn)的定價(jià)和資源配置策略，提高銷售效率和收益。

4、部分代碼

from flask import Flask,session,render_template,Blueprint,redirect,request
from config import Config
import re
from db import db
# 添加后臺(tái)管理
from flask_admin import Admin
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_admin.contrib.sqla import ModelView
# 添加模型引用，模型在models文件夾已定義完成
from models.history import History
from models.house_info import house_info
from models.user import User
from flask_babelex import Babel
# 使用flask_babelex可以顯示中文，該模塊用于做國(guó)際化
# babel = Babel(app)



import os
app = Flask(__name__)
# 使用flask_babelex可以顯示中文，該模塊用于做國(guó)際化
babel = Babel(app)

app.config.from_object(Config)
db.init_app(app)



# 添加后臺(tái)管理
# 初始化Flask admin
# admin = Admin(app, name="Flask Admin")
admin = Admin(app, name=u"后臺(tái)管理系統(tǒng)", template_mode="bootstrap3")

# -----------------------------------------------------------------------------
# 3、第三步： 定義數(shù)據(jù)模型AdminView
# 定義模型   【History、User、house_info】
# 已完成，請(qǐng)見 models文件夾

# 4、第四步： 注冊(cè)加入視圖    （將模型添加到后臺(tái)管理）
# admin.add_view(MyModelView(User, db.session))   參考1
# admin.add_view(ModelView(User, db.session))     參考2

admin.add_view(ModelView(house_info, db.session))
admin.add_view(ModelView(History, db.session))
# admin.add_view(ModelView(User, db.session))     # 與52行沖突


# 注冊(cè)藍(lán)圖
from views.user import user
from views.page import page

app.register_blueprint(user.ub)   # 這行不要注釋。否則報(bào)錯(cuò)
app.register_blueprint(page.pb)


@app.route('/')
def index():
    return redirect('/user/login')


@app.before_request
def before_requre():
    pat = re.compile(r'^/static')
    if re.search(pat,request.path):
        return
    if request.path == "/user/login" :
        return
    if request.path == '/user/registry':
        return
    uname = session.get('username')
    if uname:
        return None

    return redirect("/user/login")

@app.route('/<path:path>')
def catch_all(path):
    return render_template('404.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run()

5、源碼獲取方式

??由于篇幅限制，獲取完整文章或源碼、代做項(xiàng)目的，查看我的【用戶名】、【專欄名稱】、【頂部選題鏈接】就可以找到我啦??

感興趣的可以先收藏起來，點(diǎn)贊、關(guān)注不迷路，下方查看????獲取聯(lián)系方式????文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-799280.html

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