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二手房数据课程设计

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简介：
本课程旨在深入解析二手房市场的数据分析技术，涵盖数据收集、处理及应用策略，助力学员掌握市场趋势与投资机会。 使用的是MySQL数据库，基于链家的数据设计数据库，包含doc报告和SQL语句文件。

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  • 二手房数据课程设计
    优质
    本课程旨在深入解析二手房市场的数据分析技术，涵盖数据收集、处理及应用策略，助力学员掌握市场趋势与投资机会。 使用的是MySQL数据库，基于链家的数据设计数据库，包含doc报告和SQL语句文件。
     
  • Python二手房数据分析完整源码及数据（课程设计）.zip
    优质
    本资源包含使用Python进行二手房数据分析的完整源代码和相关数据集，适用于课程设计与学习研究。 《基于Python的二手房数据分析》完整课程设计项目已获导师指导并通过，成绩为97分。该项目适用于课程设计及期末大作业，下载后无需任何修改即可直接使用，并且确保可以正常运行。数据与源码均包含在内，方便学生学习和研究二手房市场分析技术。
     
  • 二手房中介管理系统的数据库设计
    优质
    《二手房中介管理系统的数据库设计》一文详细探讨了针对房地产交易特点开发高效数据库的方法，涵盖数据结构、关系建模及优化策略等内容。 在二手房信息管理工作中有大量的数据需要处理，因此对数据库的设计要求做到：数据尽可能不重复，并以最优方式为某个特定组织的多种应用服务。根据二手房信息管理的需求以及系统功能划分，本系统的数据库设计了七个数据库表。 1. 房屋类型表（class_housetype）：用于分类房屋类型。这样用户在搜索时可以根据房屋类型找到需要的信息。 2. 网站公告表（news）：保存新闻资讯和房产动态等信息，帮助用户提供购房租房指南及市场动态。 3. 出租信息登记表（rent）：记录出租房源的详细情况，包括租金、面积以及装修状况等数据。 4. 地段类型表（class_type）：对房源所在地进行分类。这样用户在搜索房屋的时候可以按照地理位置筛选出所需的信息。 5. 出售信息登记表（sale）：保存出售房产的相关信息，如售价、面积及装修情况等。 6. 用户登记表（puser）：记录用户的个人信息，包括真实姓名、联系方式和身份证号码等重要数据以确保交易安全性和合法性。 7. 需求信息登记表（need）：收集用户的需求房屋信息，例如期望的租金或售价范围以及对面积大小及装修的要求。
     
  • Python二手房数据爬虫
    优质
    本项目为一个使用Python编写的二手房信息自动采集工具，通过网络爬虫技术收集房产网站上的房源数据，便于用户分析和比较。 Python 二手房信息爬虫实验文档和说明：网站的HTML结构可能需要根据实际情况进行调整。
     
  • 房屋租赁的数据库课程设计
    优质
    本课程旨在通过实际案例分析和项目操作，教授学生如何运用数据库技术优化房屋租赁平台的数据管理与服务流程。 本系统利用SQL数据库创建平台来实现房屋出租管理系统的自动化与信息化。通过采用先进的科技手段将创新的管理理念转化为实际操作方法，旨在提升房屋出租管理水平。整个系统的设计遵循简单、便捷、实用及安全的原则，涵盖了房屋信息管理、租户信息管理和房屋出租信息管理等功能模块。无论是数据增删改查还是表或数据库的整体管理，在原有的基础上都进行了优化改进，使得客户能够更方便地使用和管理系统。论文主要介绍了该课题的开发背景以及系统所需实现的功能与创建原理。
     
  • 郑州市二手房房天下数据.xlsx
    优质
    该文件包含了郑州市二手房市场的详细数据，包括房源信息、价格走势及交易情况等，旨在为购房者和房产投资者提供参考依据。 利用爬虫在方天下网站上获取的郑州二手房数据已保存为Excel文件。
     
  • Python 抓取58二手房数据
    优质
    本项目通过Python编写爬虫程序，高效抓取58同城网站上的二手房信息数据，包括房源价格、位置等关键内容，为房产数据分析提供支持。 基于《用Python写网络爬虫》示例对代码进行了修改，以爬取58武汉各区的二手房信息。
     
  • 大二数据结构课程设计
    优质
    本课程为大学二年级开设的数据结构实践课，旨在通过一系列项目设计加深学生对算法与数据组织方式的理解和应用。学生将运用所学知识解决实际问题，提升编程能力和逻辑思维技巧。 数据结构课程设计包含代码及课程设计报告。
     
  • Python数据处理课程设计——房价预测
    优质
    本课程通过Python编程教授数据处理与分析技巧，重点在于构建模型进行房价预测。学生将学习数据清洗、特征工程及机器学习算法应用等技能。 目前在房屋价格研究领域已经取得了一些成果。大多数的研究主要从政治、经济、政策以及人口等宏观层面进行分析，少数学者则关注于建筑硬件设施等微观因素对房价的影响，并取得了不错的预测效果。然而，在这一方面仍然存在不足之处。 因此，我计划利用比赛提供的数据构建特征变量集并选取具有代表性的特征变量。在已有数据的基础上，通过处理和使用机器学习算法来研究房屋价格问题，并选择合适的模型用于测试集中房屋价格的预测工作。 无论是监管者、消费者还是房产中介或房地产开发商，深入了解房地产交易市场是合理规划与管理的基础；对于高效推广房源，在满足购房者需求的前提下科学定价以提高市场竞争优势以及有效规避风险降低不必要的损失同样重要。因此，通过准确地预测房价可以为人们在住房购买方面提供更多选择，并且具有一定的参考价值。 题目提供了训练集和测试集的数据，包含了80个变量来描述艾姆斯市住宅的各个方面。购房者可能不会从地下室天花板的高度或东西向铁路的距离开始考虑梦想中的房子，但这些数据表明影响价格谈判的因素远不止卧室数量或白色栅栏那么简单。