大数据毕业设计选题推荐-租房数据分析系统-Hive-Hadoop-Spark

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个人简介：曾从事计算机专业培训教学，擅长Java、Python、微信小程序、Golang、安卓Android等项目实战。接项目定制开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、降重等。
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文章目录

一、前言
二、开发环境
三、系统界面展示
四、代码参考
五、论文参考
六、系统视频
结语

一、前言

近年来，我国城镇化进程加快，人口流动频繁，租房需求持续增长。据国家统计局数据显示，2022年我国常住人口城镇化率达到65.22%，比上年末提高0.50个百分点。随着城市人口的不断增加，租房市场规模不断扩大。根据中国房地产业协会发布的《2022年中国住房租赁市场发展报告》，2022年我国住房租赁市场规模达到2.1万亿元，同比增长12.8%。然而，租房市场信息不对称、价格不透明等问题仍然存在。调查显示，超过60%的租房者表示在租房过程中遇到过信息不准确、价格虚高等问题。与此同时，大数据技术的快速发展为解决这些问题提供了新的思路。据IDC预测，到2025年，全球数据圈将增长至175ZB，其中结构化数据的占比将达到80%。这些海量数据蕴含着丰富的市场信息和价值。在这一背景下，开发一个租房数据分析系统，利用大数据技术对租房市场进行全面分析，具有重要的现实意义。

租房数据分析系统的开发和应用将在多个方面发挥重要作用。对租房者而言，该系统通过数据可视化大屏展示价格统计、面积统计等信息，帮助他们更直观地了解市场行情，做出更明智的租房决策。对房东和中介机构来说，系统提供的数据分析结果能够指导他们制定更合理的定价策略，提高房源利用率。从政府监管角度看，该系统可以为制定相关政策提供数据支持，促进租房市场的健康发展。此外，系统的资讯管理功能能够为用户提供及时、准确的市场动态，提高信息透明度。通过爬取和分析大量租房数据，该系统还能揭示市场趋势和潜在机会，为房地产开发商和投资者提供决策参考。总的来说，这个租房数据分析系统将整合多方面的数据和功能，为租房市场的各个参与者创造价值，推动整个行业向着更加透明、高效和公平的方向发展。

二、开发环境

开发语言：Python
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端：Django
前端：Vue

三、系统界面展示

租房数据分析系统界面展示：

四、代码参考

项目实战代码参考：

class RentalSpider:def __init__(self, base_url):self.base_url = base_urldef fetch_page(self, url):response = requests.get(url)return BeautifulSoup(response.content, 'html.parser')def parse_house_info(self, house_element):# 解析房屋信息的逻辑title = house_element.find('div', class_='house-title').text.strip()price = float(house_element.find('span', class_='price').text.strip())area = float(house_element.find('span', class_='area').text.strip().replace('平米', ''))# ... 其他字段的解析 ...return {'title': title,'price': price,'area': area,# ... 其他字段 ...}@transaction.atomicdef crawl_and_save(self):page = 1while True:url = f"{self.base_url}/page/{page}"soup = self.fetch_page(url)house_elements = soup.find_all('div', class_='house-item')if not house_elements:breakfor element in house_elements:house_data = self.parse_house_info(element)HouseInfo.objects.create(**house_data)page += 1# 使用示例
# spider = RentalSpider('https://example.com/rental')
# spider.crawl_and_save()

def data_visualization(request):# 价格统计avg_price = HouseInfo.objects.aggregate(Avg('price'))['price__avg']price_distribution = HouseInfo.objects.values('price').annotate(count=Count('id'))# 面积统计area_distribution = HouseInfo.objects.values('area').annotate(count=Count('id'))# 楼层统计floor_distribution = HouseInfo.objects.values('floor').annotate(count=Count('id'))# 地址词云图addresses = HouseInfo.objects.values_list('address', flat=True)wordcloud = WordCloud(width=800, height=400, background_color='white').generate(' '.join(addresses))# 将词云图转换为base64编码img = io.BytesIO()plt.figure(figsize=(10, 5))plt.imshow(wordcloud, interpolation='bilinear')plt.axis('off')plt.savefig(img, format='png')img.seek(0)wordcloud_img = base64.b64encode(img.getvalue()).decode()# 房型统计house_type_distribution = HouseInfo.objects.values('house_type').annotate(count=Count('id'))context = {'avg_price': avg_price,'price_distribution': price_distribution,'area_distribution': area_distribution,'floor_distribution': floor_distribution,'wordcloud_img': wordcloud_img,'house_type_distribution': house_type_distribution,}return render(request, 'data_visualization.html', context)