Python安徽合肥二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统 开题报告

Python安徽合肥二手房源爬虫数据

可视化分析大屏全屏系统

开题报告

学生姓名

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论文（设计）题目

Python安徽合肥二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统设计与实现

指导教师姓名（职称）

开题日期

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

Python安徽合肥二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究背景与意义如下：

研究背景：

安徽合肥房地产市场的崛起：近年来，随着安徽合肥经济的迅速发展，房地产市场逐渐繁荣起来，其中二手房市场尤为活跃。大量的房源信息和交易数据亟待有效整合和分析。

数据驱动的市场需求：在竞争激烈的房地产市场中，准确的数据和可视化分析工具对于投资者、购房者和中介机构至关重要。他们需要依赖这些数据来洞察市场趋势，做出明智的决策。

研究意义：

满足市场需求：通过Python爬虫技术，可以快速、自动地获取安徽合肥地区的二手房源数据。结合数据可视化分析，能够提供给市场参与者一个全面、准确的市场视图，满足其对市场数据的迫切需求。

促进市场透明化：通过大屏全屏系统的数据展示，所有市场参与者都能实时、直观地看到市场的动态，这将进一步增强市场的透明度，推动公平交易。

技术推动与创新：此研究将推动Python爬虫技术、数据可视化技术在大数据时代的进一步发展与应用，为相关领域的技术创新提供实践经验和参考。

辅助政策制定与监管：对于政府决策部门，该系统提供的实时、准确数据分析结果可以作为政策制定的重要依据，帮助政府更好地监管和引导二手房市场的健康发展。

总的来说，Python安徽合肥二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究将为安徽合肥的二手房市场带来更加高效、透明和公正的交易环境，同时也为Python技术和数据可视化在房地产市场的应用提供宝贵的实践经验。

2：国内外研究现状

Python安徽合肥二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的国内外研究现状如下：

国内研究现状：

在国内，随着大数据和人工智能技术的快速发展，越来越多的研究者和企业开始关注二手房市场的数据分析和可视化。安徽合肥作为重要的城市，其二手房市场也备受关注。目前已经有一些研究团队和企业开发出基于Python的合肥二手房源爬虫系统，用于抓取互联网上的二手房源信息，并进行数据处理和分析。这些系统主要集中在数据的获取、清洗和整理方面，取得了一定的成果。在数据可视化方面，国内的研究主要集中在传统的图表展示上，如柱状图、折线图和饼图等，虽然能够展示一些基本的统计信息，但对于全面、深入地理解二手房市场还存在一定的局限性。

国外研究现状：

相比之下，国外在Python二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统方面的研究更为成熟。他们不仅拥有先进的爬虫技术和数据处理方法，还注重将数据分析与业务实践相结合，开发出更具有实用价值和商业价值的应用系统。在数据可视化方面，国外的研究更加注重创新和交互性，尝试使用各种新颖的可视化技术和工具来展示二手房市场的数据。例如，利用大屏全屏系统展示二手房市场的实时数据和分析结果，通过动态图表、地图、热力图等方式呈现市场的动态和趋势。这些可视化方式不仅提供了更直观、更全面的信息展示，还增强了用户与数据的互动体验。

然而，尽管国外在该领域的研究相对成熟，但针对特定地区（如安徽合肥）的二手房市场研究仍然有限。此外，由于不同国家和地区的房地产市场环境和政策差异较大，因此将国外的研究成果直接应用于国内市场可能存在一定的局限性。

总结来说，国内外在Python安徽合肥二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统领域都有一定的研究基础和实践经验。国内的研究主要集中在数据的获取、清洗和整理方面，取得了一定的成果，但在数据可视化和大屏展示方面还存在一些不足和挑战。国外的研究相对更加成熟和广泛，可以为国内的研究提供有益的借鉴和参考。通过进一步的研究和技术创新，有望推动安徽合肥地区二手房市场的健康发展和数据驱动的决策支持。同时，需要注意的是，在研究过程中要充分考虑国内外市场环境和政策差异带来的影响，以确保研究的针对性和实用性。

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。

 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：

1. 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
2. 各个区域二手房均价销售数据（柱形图）
3. 各个区域房源平均面积（折线图）
4. 创新点，在区域地区，按各个区域显示房源数目
5. 各个区域的小区数量和房源数量，双柱形图显示
6. 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
7. 最新房源数据，滚动显示最新10个房源信息

后台内容：

1. 管理员登录、密码修改、退出系统
2. 展示所有房源数据，可以链接到原始地址
3. 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
4. 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

5：进度安排

2023.09.10—2023.10.15  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  在老师的指导下，填写毕业论文任务书；

2023.10.31—2023.11.15  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  完成开题报告答辩；

2023.12.23—2023.12.27  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  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  将初稿完善交由导师审阅，提出修改建议。

2024.04.16—2024.05.14  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  进行毕业论文答辩

6：论文（设计）写作提纲

摘要      

第1章 绪论 

       1.1 项目研究背景和意义

       1.2 论文研究目的

       1.3 系统主要功能

第2章 系统相关技术 

       2.1 开发概要

       2.2 开发技术

              2.2.1 Python介绍

              2.2.2 Django框架

       2.3 MYSQL 数据库

       2.4 其他网页技术

              2.5.1 什么是HTML

              2.5.2 什么是 CSS

              2.5.3 JavaScript    

       2.6 本章小结

第3章 系统分析 

       3.1 系统概要

       3.2 数据库和图形

              3.2.1 数据ER原型图  

              3.1.2 实体图 

              3.1.3 数据库表    

       3.3 前端需求分析

       3.4 后台需求分析

       3.5 本章小结

第4章 系统设计与实现     

       4.1 前端实现

       4.2 后台实现

       4.3 本章小结

第5章 总结与展望     

       5.1 总结

       5.2 展望

参考文献      

致谢      

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

指导教师意见：

意见从以下几个方面展开：

1. 选题的研究价值。2、选题依据与写作提纲是否符合要求。

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    月     日