Python杭州二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统设计与实现和开题报告

心已赠人 2024-02-17 09:47 27阅读 0赞

>  **博主介绍**：《Vue.js入门与商城开发实战》《微信小程序商城开发》图书作者，CSDN博客专家，在线教育专家，CSDN钻石讲师；专注大学生毕业设计教育和辅导。  
> 所有项目都配有从入门到精通的基础知识视频课程，免费  
> 项目配有对应开发文档、开题报告、任务书、PPT、论文模版等
> 
> 项目都录了发布和功能操作演示视频；项目的界面和功能都可以定制，包安装运行！！！  
> **在文章末尾可以获取联系方式**

![72fbe69f0c74432b979379694b6c8abd.png][]

<table> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="background-color:#f2f2f2;border-color:#000000;width:464.4pt;"> Python杭州二手房源爬虫数据 可视化分析大屏全屏系统 开题报告 </td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

**X X X X** **大学****/****学校****/****学院**

**毕业论文（设计）开题报告书**

<table style="width:617px;"> 
 <tbody> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#000000;width:108.55pt;"> 学生姓名 </td> 
 <td style="border-color:#000000;width:38.6pt;"> </td> 
 <td style="border-color:#000000;width:42.55pt;"> 所属 学院 </td> 
 <td colspan="2" style="border-color:#000000;width:86.5pt;"> </td> 
 <td colspan="2" style="border-color:#000000;width:63.75pt;"> 学号 </td> 
 <td style="border-color:#000000;width:122.9pt;"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td colspan="2" style="width:63.75pt;"> 专业班级 </td> 
 <td style="width:122.9pt;"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#000000;width:108.55pt;"> 论文（设计）题目 </td> 
 <td colspan="7" style="width:354.3pt;"> Python杭州二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统设计与实现 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td style="border-color:#000000;width:108.55pt;"> 指导教师姓名（职称） </td> 
 <td colspan="3" style="width:162.45pt;"> </td> 
 <td colspan="2" style="width:53.75pt;"> 开题日期 </td> 
 <td colspan="2" style="width:138.1pt;"> </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td colspan="8" style="border-color:#000000;vertical-align:top;width:462.85pt;"> 选题依据：1.研究背景与意义；2.国内外研究（应用与发展）现状。 1：研究背景与意义 研究背景： 互联网和大数据技术的快速发展为各行各业带来了数字化转型的机会。 房地产行业，特别是二手房市场，作为市场经济的重要组成部分，积累了大量的数据。 这些数据隐藏了丰富的信息和价值，但对于普通购房者、卖房者、房地产中介来说，数据的利用和提取存在一定的难度。 意义： 辅助决策：对于购房者来说，通过可视化分析可以更加直观地了解二手房市场的行情，为购房决策提供参考。对于卖房者来说，可以了解当前市场的价格趋势，为定价策略提供依据。 市场洞察：房地产中介可以通过这些数据更准确地把握市场动态，为客户提供更精准的服务。 政策制定：对于政策制定者来说，通过对大数据的挖掘和分析，可以更为全面地了解市场的真实情况，为政策制定提供数据支持。 推动数字化转型：此类系统的研究和开发，推动了房地产行业的数字化转型，使其更加符合现代化、智能化的发展趋势。 综上所述，杭州二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究在当下数字化、智能化的时代背景下具有重大的实际意义和应用价值。 2：国内外研究现状 国内研究现状： 在国内，利用Python进行二手房源数据爬虫和可视化的研究逐渐增多。一方面，Python作为一种易学易用且功能强大的编程语言，被越来越多的研究人员和开发者用于数据分析和可视化。另一方面，随着国内二手房市场的日益活跃，对于二手房数据的需求也日益增长。 目前，国内的一些大型互联网公司和房地产中介机构已经开始尝试利用Python和其他大数据技术，构建自己的二手房数据源爬虫和可视化分析系统。这些系统通常具备数据抓取、清洗、存储、分析和可视化等一系列功能，能够为用户提供更加直观、准确和实时的二手房市场信息。 国外研究现状： 相比之下，国外的二手房市场和相关研究更为成熟。在数据分析和可视化方面，国外的研究者和开发者也广泛采用Python等工具，进行二手房数据的抓取和分析。 同时，国外的一些先进的数据可视化技术和工具，也为二手房数据可视化分析提供了更多的可能性。例如，一些先进的可视化库和框架，能够帮助开发者创建出更加交互性、动态性和沉浸性的数据可视化大屏。 总的来说，无论是国内还是国外，利用Python进行二手房源数据爬虫和可视化的研究都在不断深入和发展。随着技术的不断进步和市场需求的不断增长，未来这一领域的研究和应用前景将更加广阔。 3：研究思路与方法 3.1研究思路 通过图书馆借阅开发相关书籍或者网络上寻找相关课题视频，查询网络以及向导师寻求帮助等方法解决技术上的问题。 具体步骤为： (1)对系统进行需求分析，明确管理员功能，前端开发功能，开发框架模式等； (2)对系统进行概要设计，搭建开发换进，建立系统的架构图、功能模块图等； (3)对系统管理后台，设计出所有功能模块； (4)对用户前端，设计出所有功能模块； (5)进行软件编码，实现系统各项功能； (6)对系统进行各种测试； (7)提交系统，撰写论文。 选定了项目开发模式、后台的开发框架，搭建好开发环境和安装好对应的开发工具；接下来就设计数据库，开发后台和接口，开发完整的项目后台和前端，完成最终的作品、测试、使用。 3.2研究方法 为了更好完善系统使用了以下研究方法： （1）文献阅读法 通过各个文献查找网站、学校图书馆以及百度百科查询和借鉴课题相关的论文资料，然后将适合的资料保存到本地，开发的时候使用。 （2）比较法：通过对国内外有关课题系统的功能、相关技术、内容等方面进行比较分析，从而提出系统所存在的问题，并提出相应的解决措施 （3）模拟法 模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。我们通过将本地电脑模拟为服务器进行本地操作，达到开发的最终效果。 3.3可行性 1.技术可行性 以Windows7或10为操作系统，基于python3.8版本，采用PyCharm软件为开发工具，运用mysql进行数据库存储；后台管理系统硬件环境是PC机，用户使用任何能上网的电脑设置，使用浏览器即可访问新闻管理系统。 2.经济可行性 一方面，只要有能上网的电脑，系统的管理员在任何地方任何时候都可以管理，工作效率进一步提高从而节省人力、物力，只要会打字即可，不需要很高的学历；另一方面，系统的制作成本低，在现有的PC机上即可使用PyCharm开发者工具进行开发。 3.操作可行性 从管理来说，只要有一台普通的电脑就可以进行网站信息的设置、录入、修改，操作非常方便而且可行度很高。 &nbsp;4.数据来源可行性 来源知名房产网站数据，数据已经很普及了，使用也很广，有代表性 4：系统初步设计方案 4.1主要设计技术 开发环境：python3.8+ 开发语言：Python 开发框架：Django框架 数据采集：requests + parsel + Xpath 可视化模块：Echarts 开发工具：Pycharm 数据库：mysql8 数据库管理工具：navicat 其他开发语言：html + css +javascript 4.2研究内容 我们这里以我们打算实现的系统内容，分析如下，数据来源淘宝 大屏全屏可视化展示： 
 <ol> 
 <li style="text-align:justify;">二手房基础数据：房源总数多少套，小区总数多少个，房源平均面积，房源平均价格</li> 
 <li style="text-align:justify;">各个区域二手房均价销售数据（柱形图）</li> 
 <li style="text-align:justify;">各个区域房源平均面积（折线图）</li> 
 <li style="text-align:justify;">创新点，在区域地区，按各个区域显示房源数目</li> 
 <li style="text-align:justify;">各个区域的小区数量和房源数量，双柱形图显示</li> 
 <li style="text-align:justify;">各个面积户型占比分析：89方以下，90到149方，150-199方，200方以上</li> 
 <li style="text-align:justify;">最新房源数据，滚动显示最新10个房源信息</li> 
 </ol>后台内容： 
 <ol> 
 <li style="text-align:left;">管理员登录、密码修改、退出系统</li> 
 <li style="text-align:left;">展示所有房源数据，可以链接到原始地址</li> 
 <li style="text-align:left;">区域数据列表：显示各区的销售数据，包含房源数，平均面积，平均价格等</li> 
 <li style="text-align:left;">小区数据列表：显示各个小区所在区域，小区的房源数，小区房源的平均价格和面积等</li> 
 </ol> 5：进度安排 2023.09.10—2023.10.15&nbsp; 查看大量的文献，收集课题有关资料，确定论文选题； 2023.10.16—2023.10.30&nbsp; 在老师的指导下，填写毕业论文任务书； 2023.10.31—2023.11.15&nbsp; 大量收集论文资料，理清论文思路，对论文思路进行完善。 2023.11.16—2023.12.22&nbsp; 完成开题报告答辩； 2023.12.23—2023.12.27&nbsp; 根据指导老师提出的建议再进行修改，完善系统功能设计 2023.12.28—2024.04.10&nbsp; 在查阅大量文献之后，运用多种研究方案，完成系统开发并基本完成论文初稿。 2024.04.01—2024.04.15&nbsp; 将初稿完善交由导师审阅，提出修改建议。 2024.04.16—2024.05.14&nbsp; 在导师指导下，对论文进行反复修改形成终稿，装订成册上交学院，同时为毕业论文答辩做准备工作 2024.05.15&nbsp; 进行毕业论文答辩 6：论文（设计）写作提纲 摘要&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 第1章 绪论&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 1.1 项目研究背景和意义 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 1.2 论文研究目的 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 1.3 系统主要功能 第2章 系统相关技术&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.1 开发概要 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.2 开发技术 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.2.1 Python介绍 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.2.2 Django框架 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.3 MYSQL 数据库 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.4 其他网页技术 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.5.1 什么是HTML &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.5.2 什么是 CSS &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.5.3 JavaScript&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 2.6 本章小结 第3章 系统分析&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3.1 系统概要 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3.2 数据库和图形 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3.2.1 数据ER原型图&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3.1.2 实体图&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3.1.3 数据库表&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3.3 前端需求分析 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3.4 后台需求分析 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 3.5 本章小结 第4章 系统设计与实现&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 4.1 前端实现 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 4.2 后台实现 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 4.3 本章小结 第5章 总结与展望&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 5.1 总结 &nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 5.2 展望 参考文献&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 致谢&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 7：参考文献 [1]麻清应，马权. Web前端框架开发技术[M].重庆大学电子音像出版社，2020. 08. [2]李云.基于网站制作的Web前端开发技术与优化[J].电子技术与软件工程,2021(22): 50-52. [3]黑马程序员.HTMLHSS+JavaScript网页制作案例教程(第2版)[M].北京:人民邮电出版社，2021. [4]王千林.基于B/S架构固定资产管理系统设计与实现[J].电脑知识与技术.2020(07) [5]代飞，艾迪. Web前端开发项目案例教程[M],北京理工大学出版社，2020. 08. [6]郑智方. MySQL的重要性以及步入云的应用实例[J].计算机产品与流通，2020(01):151. [7]陈漫红.数据库原理与应用教程SQL Server 2012[M],北京理工大学出版社，2021. 01. [8]李曼. MySQL数据库系统中文乱码问题及解决方案[J].电子技术与软件程,2021(12):176-177. [9]王征，李晓波 著. Python从入门到精通[M], 中国铁道出版社，2020-01-01 [10]胡阳. Django企业开发实战[M], 人民邮电出版社，2021. 06. [11]李宁，python从菜鸟到高手[M]. 北京：清华大学出版社，2018. 219~315 [12]关东升，看漫画学python[M]. 北京：电子工业出版社，2020. 36~78 [13]王英英，MySQ 8 快速入门[M]. 北京：清华大学出版社，2020. 200~256 [14]慕课教育研发中心，HTML+CSS3+JavaScript从入门到项目实践[M]. 北京：清华大学出版社，2019. 11~40 [15]黄永祥，精通Django 3 web开发[M]. 北京：清华大学出版社，2020. 50~148 [16]胡阳，Django 企业开发实战[M]. 北京：人民邮电出版社，2019. 108~210 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td colspan="8" style="border-color:#000000;vertical-align:top;width:462.85pt;"> 指导教师意见： 意见从以下几个方面展开： 
 <ol> 
 <li style="text-align:justify;">选题的研究价值。2、选题依据与写作提纲是否符合要求。</li> 
 </ol>3、对研究思路、方法的评价。4、是否同意开题。（指导意见打印，签名指导教师务必手写） 指导教师签名： 年&nbsp;&nbsp;&nbsp; 月&nbsp;&nbsp;&nbsp;&nbsp; 日 </td> 
 </tr> 
 <tr> 
 <td></td> 
 <td></td> 
 <td></td> 
 <td></td> 
 <td></td> 
 <td></td> 
 <td></td> 
 <td></td> 
 </tr> 
 </tbody> 
</table>

[72fbe69f0c74432b979379694b6c8abd.png]: https://image.dandelioncloud.cn/pgy_files/images/2024/02/06/8a79aaa29b5843c790c66fe46806fe4c.png