大数据毕业设计hadoop+hive+sqoop二手房推荐系统 房源数据分析 房源可视化_基于hadoop的租房数据分析与可视化

2.选题意义

提升租赁体验：通过基于SpringBoot的房屋租赁管理系统，房东和租客可以摆脱传统的繁琐租赁流程，实现房源信息的在线发布与查询，租赁合同的在线签订与支付等操作，大大提高了租赁的便利性和效率[2]。
优化资源配置：该系统能够实时更新和处理房源信息，使得房东和租客可以更快速地找到合适的租赁对象，减少无效的沟通和寻找，从而优化了租赁资源的配置。
规范租赁管理：通过该系统，房东和租客可以方便地进行合同管理、租金收缴、维修报修等操作，使得租赁管理过程更加规范化和透明化。
降低管理成本：与传统的纸质档案管理方式相比，基于SpringBoot的房屋租赁管理系统可以大幅度降低人力成本和管理成本，同时可以避免因人为因素导致的错误和遗漏。
推动信息化建设：该系统的设计与实现，可以推动房屋租赁行业的信息化建设，提高行业的整体竞争力。同时，该系统的成功经验也可以为其他领域的信息化建设提供参考和借鉴。
促进智能化发展：通过引入人工智能、大数据等先进技术进行个性化租房房源推荐，基于SpringBoot的房屋租赁管理系统可以实现更加智能化的租房房源个性化推荐，从而推动房屋租赁行业的智能化发展。
与传统的线下租房的租房方式相比较而言，以下优点是租房管理系统所具有的：

交易必须走本系统这个中间平台支付，降低线下交易被骗的风险。
Python爬虫+定时任务实时采集本地/全国租房房源，提供最新的租房信息，避免租房信息差，提高租房信息实时性。
基于协同过滤算法进行个性化租房推荐，可以更好帮助用户租到心仪的房源。