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毕业设计-基于Python的房地产数据爬取与分析系统

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简介:
本项目为一款基于Python开发的房地产数据分析工具,旨在通过网络爬虫技术收集并解析房产信息,提供详尽的数据报告,助力用户做出明智决策。 个人五邑大学本科毕业设计和毕业论文内容包括以下几部分:①学校官方发布的参考资料,如工作流程表、教学大纲、格式规范、论文查重指南及毕设纸质版注意事项等文件;②最终的毕业设计资料,包含选题申报表、开题报告、中期检查记录、答辩材料、查重报告、毕业设计(或论文)、外文参考文献翻译及其原文以及任务书和成绩表;③项目相关文档:数据库文件及详细的项目描述。这些内容不仅可以作为平时课程设计作业的参考资料,也可以为撰写毕业设计和论文提供指导,尤其是对五邑大学的学生而言非常有用。不过不建议直接将此资源用于自己的毕设项目中,因为公开资料容易导致查重问题。

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客服
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  • -Python
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    本项目为一款基于Python开发的房地产数据分析工具,旨在通过网络爬虫技术收集并解析房产信息,提供详尽的数据报告,助力用户做出明智决策。 个人五邑大学本科毕业设计和毕业论文内容包括以下几部分:①学校官方发布的参考资料,如工作流程表、教学大纲、格式规范、论文查重指南及毕设纸质版注意事项等文件;②最终的毕业设计资料,包含选题申报表、开题报告、中期检查记录、答辩材料、查重报告、毕业设计(或论文)、外文参考文献翻译及其原文以及任务书和成绩表;③项目相关文档:数据库文件及详细的项目描述。这些内容不仅可以作为平时课程设计作业的参考资料,也可以为撰写毕业设计和论文提供指导,尤其是对五邑大学的学生而言非常有用。不过不建议直接将此资源用于自己的毕设项目中,因为公开资料容易导致查重问题。
  • Python可视化项目源码().zip
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    本项目为基于Python的数据分析与可视化作品,旨在通过房地产数据进行深度解析和趋势预测。采用Python编程语言及相关库完成数据收集、处理及可视化展示,适用于学术研究或个人学习参考。 基于Python的地产数据可视化分析项目源码(毕业设计).zip 包含完整代码并已通过导师审核获得高分。 部署步骤: 1、爬虫模块:打开 数据爬取文件夹,运行Gatedata.py 文件以爬取链家网房屋交易数据。在执行之前,请确认您的谷歌浏览器版本,并下载相应的驱动程序将其放置于与爬虫文件同一级目录下。还需修改数据库账号密码配置信息,在成功抓取后,您将在自己的数据库中看到相关数据。 2、数据处理模块:使用本人通过爬虫获取的数据作为原始输入,这些数据保存在“爬取后的文件夹”内;而经过加工整理的输出则存放于 “/ 整理后的文件 / 数据文件 / 数据可视化分析的源文件 ”路径下。预测模块代码仅供参考,您可以根据自己的需求进行调整和优化。 3、机器学习模块:位于数据预测文件夹中的是房价预测部分,以长沙市为例进行了具体案例研究及未来趋势预判。在项目整合阶段将集成该模块以及其他相关功能。 4、Web 模块:这是整个项目的最终部署环节,涵盖了数据可视化展示与模型预测两大核心内容。
  • Python可视化——招聘信息
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    本项目利用Python爬虫技术收集并分析了招聘信息和租房数据,并通过数据可视化工具展示结果。旨在为用户提供一个综合的信息分析平台,便于用户了解市场趋势。 研究目的及意义 目前应届毕业生在求职与租房过程中面临一些挑战:一方面他们需要同时关注找工作和租房子这两个重要问题;另一方面招聘网站众多(如拉勾网、BOSS直聘、前程无忧等),而各个大学的就业信息网站相对成熟,但这些平台提供的服务较为单一。此外,在租房方面也有许多不同的房源信息平台可供选择(例如链家网、我爱我家)。然而,现有的平台存在一些缺点:它们仅提供基础的信息展示功能,并且招聘信息与租房信息之间缺乏关联性;同时由于各网站独立运作导致用户难以获取全面的市场概况。 因此,有必要开发一个能够整合并优化这些资源的新系统。这个新系统的改进方向包括但不限于以下几点: 1. 整合和统计大量分散的数据; 2. 提供基于地理位置的数据可视化功能; 3. 采用丰富的图表形式来呈现信息; 4. 将招聘与租房服务集成到同一平台。 综上所述,一个能够全面整合招聘信息及房源信息,并具备强大数据处理能力和直观展示效果的综合服务平台对于应届毕业生而言显得尤为重要。通过该系统,用户可以轻松地获取一线城市、新一线及其他主要城市的互联网行业就业情况以及住房市场现状等关键数据,从而帮助他们做出更加明智的职业规划和居住选择。
  • Python重庆二手.zip
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    本项目为一个使用Python语言开发的数据抓取和分析工具包,专门针对重庆地区的二手房市场。通过网络爬虫技术收集海量房源信息,并运用数据分析方法进行深入研究,旨在帮助用户了解当地的房地产动态趋势。 在本项目基于Python的重庆二手房爬取及分析中,我们主要探讨了如何利用Python进行网络数据抓取,并特别针对房地产市场的二手房屋信息进行了研究。该项目包含了一份PDF报告,详细阐述了整个过程,以下是其中关键知识点的总结: 1. **Python爬虫框架**:可能使用BeautifulSoup和Scrapy等库来帮助开发者高效地解析HTML和XML文档并提取所需的数据。 2. **requests库**:用于发送HTTP请求获取网页内容。它是最常用的网络请求库之一,支持处理GET、POST等多种类型的HTTP请求。 3. **数据解析与提取**:利用正则表达式或BeautifulSoup等工具从HTML源代码中定位和提取房源信息,包括房价、面积、地理位置及发布时间等细节。 4. **网页动态加载的处理**:如果页面内容是通过JavaScript动态生成的,则可能需要使用Selenium库模拟浏览器行为以加载并解析这些动态内容。 5. **网络请求反爬策略**:设置用户代理、解决验证码问题,以及利用time和random模块控制请求间隔,并采用IP池技术来避免被目标网站封禁。 6. **数据清洗与预处理**:由于抓取的数据可能存在缺失值或格式不一致等问题,因此需要使用Pandas库进行必要的清理工作,如填充空缺、删除重复项及统一字段格式等操作。 7. **数据分析**:运用Pandas和NumPy等工具执行统计分析任务,涵盖平均价格计算、价格分布研究以及区域热点分析等内容,并可能借助Matplotlib或Seaborn绘制图表展示结果。 8. **地理信息系统(GIS)应用**:如项目涉及地理位置信息,则可能会使用geopandas或geopy库将房源坐标转换为地图上的位置进行可视化处理。 9. **数据存储方案**:抓取的数据可以保存在CSV、JSON或者SQLite数据库中,方便后续的分析与查询操作。 10. **机器学习模型应用**:为了预测房价,可能使用了线性回归、决策树、随机森林及神经网络等算法,并利用scikit-learn库进行训练以提高准确性。 11. **报告撰写**:所有研究成果会被整合进PDF文档中,通过LaTeX或Markdown工具完成排版工作以清晰呈现研究过程和结论。 通过这个项目的学习与实践,我们能够全面掌握Python在数据获取、处理、分析及可视化的应用技巧,并且对于理解并利用数据驱动的决策制定具有实际意义。特别是在房地产市场趋势洞察方面提供了强有力的支持。
  • Python上海二手(73)
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    本项目利用Python语言编写代码,从各大房产网站爬取上海地区的二手房交易信息,并对其进行数据分析和可视化,以期为购房者提供决策参考。 链家二手房数据分析项目使用了爬虫技术,并在Jupyter Notebook环境中进行数据处理与分析,最终生成了一份详细的数据报告。
  • 利用Python进行电影票——论文
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    本论文运用Python技术对在线平台上的电影票房数据进行了系统的爬取和深入的统计分析,旨在揭示影响电影票房的关键因素。通过研究结果为电影产业提供有价值的参考建议。 当前人民群众对物质生活水平的要求已不再局限于衣食住行方面,对于精神文化的需求日益增多。电影在我国越来越受欢迎,电影业的发展也越来越迅速。为了充分利用互联网技术的进步,并掌握电影行业的趋势,我们需要挖掘和处理信息、提高数据库的利用率。本段落采用文献分析法,简要介绍网络爬虫的相关内容及其发展现状,并利用网页抓取技术从电影票房网站获取相关数据进行分析,为票房研究提供有力的数据支持。
  • Python豆瓣电影及可视化——
    优质
    本项目旨在通过Python技术实现对豆瓣电影数据的自动化抓取,并进行深入的数据分析和可视化展示,为用户提供直观且全面的电影信息概览。适合作为毕业设计作品提交。 本设计基于Python语言构建了一个爬虫网络系统,使用Pycharm开发环境、Python3.7编程语言以及BeautifulSoup库与SQLite数据库来实现从豆瓣电影网中提取数据的功能。该工具允许用户查看排行榜Top250影片的导演作品数量及参演演员的作品数,并能抓取电影链接、导演简介、出版社信息、上映日期、评分和评论等详细资料,将这些收集到的数据保存至CSV文件内。此外,设计还包括了词云图、直方图以及动态网页图表等多种形式来直观展示数据结果,帮助用户分析其观影偏好并为选片提供参考依据。
  • Python网络二手采集可视化.zip
    优质
    本项目为基于Python开发的二手房数据分析系统,通过网络爬虫技术获取房产信息,并进行清洗、整理及可视化展示。 《毕业设计-基于Python网络爬虫的二手房数据采集及可视化分析设计与实现》是一个已获导师指导并通过高分评价的项目,适合用作课程作业或期末大作业。下载后无需任何修改即可直接使用,确保项目的完整性和可运行性。该项目涵盖了从数据收集到数据分析和可视化的全过程,为学生提供了全面的学习体验。