基于python的房价可视化预测系统

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基于python实现的房价的可视化预测系统
目录

  1. 面向用户(买房者、卖房者) 1

  2. 面向开发者(数据挖掘工程师,数据可视化分析师等) 1
    3.项目设计 2
    3.1. 数据挖掘 (Done) 2
    3.2. 建立模型对数据进行分析(Under Construction) 2
    3.3. 数据可视化(Partial done) 2
    4.目前进展(更新) 2
    房屋预测功能具体应用场景: 2
    5.截图 3
    6.数据说明 5
    7.开发 6
    8.Docker运行 6

  3. 面向用户(买房者、卖房者)
    对于买家,在主页面通过各种筛选选出符合条件的房屋,进入各个房屋的详细页面,应用通过各种可视化手段让用户从交通、教育、工作、交通、生活等方面对这套房子进行评估。
    未来工作:
    1.加入房屋预测功能
    2.加入相似房屋推荐功能

  4. 面向开发者(数据挖掘工程师,数据可视化分析师等)
    如果你是面向地理位置的数据挖掘工程师,你可以不用编写与百度API交互的代码,直接运行这个应用后导入自己的房屋数据,应用会自动与百度API爬取周围的基础设施,获得的数据可用来作为学术研究和分析等
    请点击这里查看详细信息:http://blog.csdn.net/ppp8300885/article/details/77806852
    3.项目设计
    3.1. 数据挖掘 (Done)
    1.1 在房价网站上利用爬虫爬下当前所有房子的价格和基本信息(房型、面积、楼层、建造时间等)

1.2 利用百度API对每套房产的周边信息进行挖掘(公交车站、地铁、写字楼、医院、学校、商场等)

1.3 将所有信息储存在关系型数据里,构建数据仓库(Data Warehouse)
3.2. 建立模型对数据进行分析(Under Construction)
2.1 选择模型

2.2 训练
3.3. 数据可视化(Partial done)
3.1 导入百度的可视化工具库(Echarts)

3.2 利用训练的模型对指定房屋价格进行评估和预测,并以科学地方法将结果进行可视化展示
framework_instruction.png
4.目前进展(更新)
1.数据提取完成,现在的HousePricing能够对需要的数据进行提取,需要管理员权限(如果是自己想跑源码的,可以自行提取)
2.下一步考虑加上相似房屋推荐功能和价格预测功能,然后数据可视化需要更多的表示方法
房屋预测功能具体应用场景:
1.对于买家,本文转载自http://www.biyezuopin.vip/onews.asp?id=14769输入那个房子的坐标,我们通过这个数据集对这个房子的价钱进行预测,以帮助买家合理判断值不值买这个房子(开发中)
2.对于卖家,输入他自己的房子坐标,我们可以对这个房子价钱进行评估,让卖家对自己的卖价有个大致的定位,更好的选择自己的出手价格(开发中)。

数据列表

汇总数据
<%= link_to "删除无坐标数据", filter_houses_path, class: "btn btn-danger btn-xs", style: "margin-right:5px;" %> <%= form_tag export_houses_path(:format => :csv), :method => :get, class: "pull-right", style: "margin-right:5px;" do %> <%= hidden_field_tag :query, params[:query] %> <%= button_tag(type: "submit", class: "btn btn-success btn-xs") do %> 导出 <% end %> <% end %> <%#= form_tag export_buses_path(:format => :csv), :method => :get, class: "pull-right", style: "margin-right:5px;" do %> <%#= button_tag(type: "submit", class: "btn btn-success btn-xs") do %> <%# end %> <%# end %>
<% unless params[:query].blank? %>
搜索结果显示: <%= params[:query] %>

<% end %> <% @houses.each do |house| %> <% end %>
ID 小区名 建造时间 楼层 面积 房型 医院 公交 商场 地铁 学校 写字楼 每平米价格
<%= house.id %> <%= link_to "#{house.community}", house_path(house), method: :get %> <%= house.build_time %> <%= house.floor %> <%= house.area %> <%= house.room_shape %> <%= house.hospitals.length %> <%= house.buses.length %> <%= house.shops.length %> <%= house.subways.length %> <%= house.schools.length %> <%= house.works.length %> <%= house.average_price %>
<%= will_paginate @houses, :param_name => 'page', :previous_label => t("前一页"), :next_label => t("后一页"), :inner_window => 1 %>

基于python的房价可视化预测系统_第1张图片
基于python的房价可视化预测系统_第2张图片
基于python的房价可视化预测系统_第3张图片
基于python的房价可视化预测系统_第4张图片
基于python的房价可视化预测系统_第5张图片
基于python的房价可视化预测系统_第6张图片
基于python的房价可视化预测系统_第7张图片
基于python的房价可视化预测系统_第8张图片
基于python的房价可视化预测系统_第9张图片
基于python的房价可视化预测系统_第10张图片
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