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一.前言

随着互联网技术的不断和快速发展，网络与大数据很早就成为了人们生活中的一部分，临沂二手房数据分析与应用由于其特有的便捷性，用户能够更加容易地接受。互联网有了这种便捷临沂二手房、房源信息等分析形式，也是一种新型的全新应用形式。从侧面来看，临沂二手房数据分析与应用还能够推进网上用户查看爬取下的大数据视频信息的普及。从市场调控和政策制定的角度来看，临沂二手房数据分析研究可以为政府提供决策支持。通过对市场数据的深入挖掘和分析，可以揭示市场供需关系、价格变动趋势等信息，有助于政府更加精准地把握市场动态，制定出更符合市场实际需求的调控政策。这不仅可以稳定市场预期，还可以促进市场的健康发展。对于投资者和购房者而言，临沂二手房数据分析研究具有重要的参考价值。通过对市场数据的分析，投资者可以了解不同区域、不同户型、不同价格区间的二手房投资潜力，从而做出更明智的投资决策。对于购房者来说，数据分析可以帮助他们了解市场价格水平、房源分布等信息，有助于他们更好地把握购房时机和选择适合自己的房源。

同传统的人工统计数据模式相比，临沂二手房数据分析与应用具有较多的优势。建立规范化的流程通常可以解决用户查询作者点赞量、视频信息分析问题，而目前如果需要管理网站爬取下的大数据，管理员依然以人工的方式进行管理的话太过于落后。临沂二手房数据分析与应用处理数据越来越趋于信息化，这种模式需要依赖于智能化手段管理。随着科技发展的进步与大数据的普及，信息技术能够改善我们的生活，现在许多生活场景都需要信息化技术帮助改善我们的生活。

临沂二手房市场的健康发展对于推动城市经济转型升级、提高居民生活质量具有重要意义。通过对二手房市场的数据分析研究，可以发现市场存在的问题和不足，提出针对性的政策建议和改进措施，促进市场的平稳健康发展。

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二.技术环境

开发语言：Python
python框架：django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
爬虫框架：Scrapy
大数据框架：Hadoop
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

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三.功能设计

数据可视化是指将数据从文本的形式转变为图表的形式，让人们能够更加直观的观察数据与数据之间的关系和变化，对于数据分析方面提供了重要的帮助。本文使用 Numpy 库，Matplotlib 库，Pandas 库对爬取的招聘数据分析与可视化的平台。把临沂二手房数据分析与应用的房型、地址、临沂二手房、年代、单价、总价之间的关系通过图表的方式展现出来。

系统总体功能结构图如下所示：

四.数据设计

考研信息爬虫与分析需要数据库存储系统中的信息，MySQL数据库能够处理系统的信息，当考研信息爬虫与分析需要数据的时候，MySQL数据库能够取得数据交给服务端处理。MySQL数据库能够使用可视化软件操作，管理员可以在可视化软件对数据库的信息管理。
系统数据层设计包括了E-R设计，系统数据实体的设计依赖于E-R的分析和设计，通过E-R能够得到数据库表的设计，E-R能够描述系统所涉及到的实体，还能够描述系统中不同实体的联系和关系。系统总体E-R图如下所示：

五.部分效果展示

5.1前台用户功能实现效果

当用户打开系统的网址后，首先看到的就是首页界面。在这里，用户能够看到基于Python的临沂二手房数据分析与应用的导航条显示首页、临沂二手房、房源信息、论坛交流、房产资讯、在线留言、个人中心等。用户功能界面界面如图所示：

在注册流程中，用户在Vue前端填写必要信息（如用户账号、密码等）并提交。前端将这些信息通过HTTP请求发送到Python后端。后端处理这些信息，检查用户名是否唯一，并将新用户数据存入MySQL数据库。完成后，后端向前端发送注册成功的确认，前端随后通知用户完成注册。这个过程实现了新用户的数据收集、验证和存储。如图所示。

用户点击房源信息；在房源信息页面的搜索栏输入房源类型等信息，进行搜索，然后还可以看到房源名称、房源类型、详细地址、户型、楼层、面积、价格、装修情况、房源视频、房源状态、发布时间、房源图片、用户账号、用户姓名、点击次数、评论数、收藏数等信息；也可以点击购买或赞踩一下、收藏如图所示。

用户点击房产资讯；在房产资讯页面的搜索栏输入标题等信息，进行搜索，然后还可以看到标题、分类名称、发布人、点击次数、收藏数、图片等信息；也可以点赞或收藏如图所示。

用户点击个人中心，在个人中心页面填写详细信息，进行更新信息操作，还可以对修改密码、房源信息、房源订单、我的发布、我的收藏等进行详情操作，如图所示。

5.2后台管理员功能实现效果

在登录界面中需要使用el-input标签实现输入框供管理员输入用户名和密码，需要使用name标签表示不同的信息。在登录界面中还需要包括角色的按钮，使用el-radio表示按钮，管理员可以点击按钮从而选择不同的角色，如图所示。

管理员登录进入临沂二手房数据分析与应用可以查看首页、用户管理、临沂二手房管理、房源信息管理、房源类型管理、房源订单管理、论坛交流、在线留言、系统管理、个人中心等功能，进行详细操作，如图所示。

临沂二手房管理功能实现是在Django后端部分，您需要创建一个新的应用，然后在该应用下创建一个模型（models.py）来定义临沂二手房的数据结构，使用Django的ORM来处理与MySQL数据库的交互，包括临沂二手房信息的增删改查等操作。接着，在views.py中编写视图逻辑来处理前端请求，使用Django的URL路由（urls.py）将请求映射到相应的视图函数。对于数据的验证和序列化，可以使用Django的表单或序列化器来实现。在前端Vue.js部分，将创建相应的Vue组件，在这些组件中使用axios或其他HTTP库与Django后端的API进行交互，实现临沂二手房信息的展示、添加临沂二手房、编辑临沂二手房信息和删除临沂二手房等功能。状态管理可以通过Vuex来维护，比如在store目录下定义用户模块的状态、突变、动作和获取器。还可以爬取数据查看。如图所示。

管理员点击房源信息管理；在房源信息管理页面对 房源名称、房源类型、详细地址、户型、楼层、面积、价格、装修情况、房源视频、房源状态、发布时间、房源图片、用户账号、用户姓名、点击次数、评论数、收藏数等信息，进行修改、添加、爬取数据或删除房源信息等操作；如图所示。

管理员点击房源订单管理；在房源订单管理页面对房源名称、房源类型、详细地址、户型、楼层、面积、价格、房源图片、购买时间、订单备注、用户账号、用户姓名、买家账号、买家姓名、是否支付 等信息，进行查询或删除房源订单等操作；如图所示。

管理员点击论坛交流；在论坛交流页面对帖子标题、用户名 、状态、是否置顶、置顶时间等信息，进行查询或删除论坛交流等操作；如图所示。

5.3可视化大屏展示功能实现效果

临沂二手房数据分析与应用展示图，如图所示。

下面展示是年代，对于年代大数据，数据获取之后，开始对这些数据进行可视化分析，首先是年代的基本情况，其中根据爬取的数据得到有关结果以柱状图的形式来展示，如图所示。

下面展示是临沂二手房，对于临沂二手房大数据获取之后，开始对这些数据进行可视化分析，首先通过页面查看临沂二手房详情以表格来展示，如图所示。

下面是房型页面以饼状图进行展示所示。

下图是总价，通过python爬取清洗后的数据形式以面积图展示如图所示：

六.部分功能代码

# # -*- coding: utf-8 -*-

# 数据爬取文件

import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import LinqiItem
import time
from datetime import datetime,timedelta
import datetime as formattime
import re
import random
import platform
import json
import os
import urllib
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains
from scrapy.http import TextResponse
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# 临沂二手房
class LinqiSpider(scrapy.Spider):
    name = 'linqiSpider'
    spiderUrl = ' https://m.anjuke.com/esf-ajax/property/info/list/?city_id=120&is_default=1&identity=a49841d89657f0ee846027ca781b5de2&page={}&page_size=60&is_ax_partition=0'
    start_urls = spiderUrl.split(";")
    protocol = ''
    hostname = ''
    realtime = False

    headers = {
        "Cookie":"输入自己的cookie"
    }

    def __init__(self,realtime=False,*args, **kwargs):
        super().__init__(*args, **kwargs)
        self.realtime = realtime=='true'

    def start_requests(self):

        plat = platform.system().lower()
        if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
            connect = self.db_connect()
            cursor = connect.cursor()
            if self.table_exists(cursor, 'zg6557jx_linqi') == 1:
                cursor.close()
                connect.close()
                self.temp_data()
                return
        pageNum = 1 + 1

        for url in self.start_urls:
            if '{}' in url:
                for page in range(1, pageNum):

                    next_link = url.format(page)
                    yield scrapy.Request(
                        url=next_link,
                        headers=self.headers,
                        callback=self.parse
                    )
            else:
                yield scrapy.Request(
                    url=url,
                    headers=self.headers,
                    callback=self.parse
                )

    # 列表解析
    def parse(self, response):
        _url = urlparse(self.spiderUrl)
        self.protocol = _url.scheme
        self.hostname = _url.netloc
        plat = platform.system().lower()
        if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
            connect = self.db_connect()
            cursor = connect.cursor()
            if self.table_exists(cursor, 'zg6557jx_linqi') == 1:
                cursor.close()
                connect.close()
                self.temp_data()
                return
        data = json.loads(response.body.decode("utf-8"))
        try:
            list = data["data"]["list"]
        except:
            pass
        for item in list:
            fields = LinqiItem()


            try:
                fields["title"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["info"]["property"]["title"] )))

            except:
                pass
            try:
                fields["picture"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["info"]["property"]["default_photo"] )))

            except:
                pass
            try:
                fields["usetype"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["info"]["property"]["attribute"]["use_type"] )))

            except:
                pass
            try:
                fields["niandai"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["info"]["property"]["attribute"]["house_age"] )))

            except:
                pass
            try:
                fields["areanum"] = float( item["info"]["property"]["attribute"]["area_num"])
            except:
                pass
            try:
                fields["avgprice"] = float( item["info"]["property"]["attribute"]["avg_price"])
            except:
                pass
            try:
                fields["zongjia"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["info"]["property"]["attribute"]["price"] )))

            except:
                pass
            try:
                fields["floorlevel"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["info"]["property"]["attribute"]["floor_level"] )))

            except:
                pass
            try:
                fields["roomtype"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["info"]["property"]["attribute"]["room_num"]+"房"+item["info"]["property"]["attribute"]["hall_num"]+"厅"+item["info"]["property"]["attribute"]["toilet_num"]+"厕" )))

            except:
                pass
            try:
                fields["laiyuan"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["info"]["property"]["tw_url"] )))

            except:
                pass
            try:
                fields["address"] = emoji.demojize(self.remove_html(str( item["info"]["community"]["address"] )))

            except:
                pass
            yield fields

    # 详情解析
    def detail_parse(self, response):
        fields = response.meta['fields']
        return fields

    # 数据清洗
    def pandas_filter(self):
        engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spiderzg6557jx?charset=UTF8MB4')
        df = pd.read_sql('select * from linqi limit 50', con = engine)

        # 重复数据过滤
        df.duplicated()
        df.drop_duplicates()

        #空数据过滤
        df.isnull()
        df.dropna()

        # 填充空数据
        df.fillna(value = '暂无')

        # 异常值过滤

        # 滤出 大于800 和 小于 100 的
        a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
        cond = (a<=800) & (a>=100)
        a[cond]

        # 过滤正态分布的异常值
        b = np.random.randn(100000)
        # 3σ过滤异常值，σ即是标准差
        cond = np.abs(b) > 3 * 1
        b[cond]

        # 正态分布数据
        df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
        # 3σ过滤异常值，σ即是标准差
        cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
        # 不满⾜条件的⾏索引
        index = df2[cond].index
        # 根据⾏索引，进⾏数据删除
        df2.drop(labels=index,axis = 0)

    # 去除多余html标签
    def remove_html(self, html):
        if html == None:
            return ''
        pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
        return pattern.sub('', html).strip()

    # 数据库连接
    def db_connect(self):
        type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
        host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
        port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
        user = self.settings.get('USER', 'root')
        password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')

        try:
            database = self.databaseName
        except:
            database = self.settings.get('DATABASE', '')

        if type == 'mysql':
            connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
        else:
            connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
        return connect

    # 断表是否存在
    def table_exists(self, cursor, table_name):
        cursor.execute("show tables;")
        tables = [cursor.fetchall()]
        table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
        table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]

        if table_name in table_list:
            return 1
        else:
            return 0

    # 数据缓存源
    def temp_data(self):

        connect = self.db_connect()
        cursor = connect.cursor()
        sql = '''
            insert into `linqi`(
                id
                ,title
                ,picture
                ,usetype
                ,niandai
                ,areanum
                ,avgprice
                ,zongjia
                ,floorlevel
                ,roomtype
                ,laiyuan
                ,address
            )
            select
                id
                ,title
                ,picture
                ,usetype
                ,niandai
                ,areanum
                ,avgprice
                ,zongjia
                ,floorlevel
                ,roomtype
                ,laiyuan
                ,address
            from `zg6557jx_linqi`
            where(not exists (select
                id
                ,title
                ,picture
                ,usetype
                ,niandai
                ,areanum
                ,avgprice
                ,zongjia
                ,floorlevel
                ,roomtype
                ,laiyuan
                ,address
            from `linqi` where
                `linqi`.id=`zg6557jx_linqi`.id
            ))
            order by rand()
            limit 50;
        '''

        cursor.execute(sql)
        connect.commit()
        connect.close()

为什么选择我们

大学毕业那年，曾经有幸协助指导老师做过毕业设计课题分类、论文初选（查看论文的格式）、代码刻录等打杂的事情，也帮助过同界N多同学完成过毕业设计工作，毕业后在一家互联网大厂工作8年，先后从事Java前后端开发、系统架构设计等方面的工作，有丰富的编程能力和水平，也在工作之余指导过别人完成过一些毕业设计的工作。2016年至今，团队已指导上万名学生顺利通过毕业答辩，目前是csdn特邀作者、CSDN全栈领域优质创作者，博客之星、掘金/华为云/B站/知乎等平台优质作者,计算机毕设实战导师，专注于大学生项目实战开发,讲解,毕业答疑辅导，欢迎咨询~✌

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