基于Python的二手房源信息可视化系统设计与实现开题报告

学生姓名		学号		班级
院系			专业
课题题目	基于Python的二手房源信息可视化系统设计与实现
课题性质			课题来源
指导教师			职称
课题目的与意义	房地产市场是关乎国计民生的重要经济产业，随着经济的飞快发展，可用于开发的房产越来越少，更多的人开始把目光转移到二手房市场，但目前市面上的二手房网站数量繁多，数据繁杂，用户花费大量的时间却找不到有用的信息，所以我将基于python语言开发一款二手房网站系统，该系统的主要功能是应用爬虫技术爬取二手房网站的房源数据储存在数据库中，并利用Python数据分析模块对爬取的数据进行结构化处理， 运用数据可视化技术对二手房源数据进行多维度的深入分析及可视化呈现，使用户可以方便快捷的获取各地区房屋均价、各房屋类型的分布、热门房源的推荐以及房价预测等等关于二手房的信息，帮助用户做出更好的决策。
研究方案和主要内容	1.用户登录 登录功能模块的设计页面，用户通过注册获得账号，输入正确的账号和密码，验证成功后才会登录到系统中。同时，管理员登录可以对用户进行增删改查。 2.二手房数据分析 二手房的分析主要的分为两个模块，一个针对由于二手房的类型进行分析，各种房子类型在售比例。另一个针对于二手房的价格分析，分析房价的最高值、最低值和平均值，以及各个房价区间所占比例等。 3.热门小区分析 热门小区分析主要进行对热门小区位置的分析以及热门小区价格的分析，分析不同地理位置下小区的价格变化，在那些区域下，小区较为热门，影响因素有哪些，并有针对于学区房的查询分析。 4.房源分析 可以查看热门房源的图片，让用户可以更加直观的了解该房源信息。并且支持对不同房源属性的对比，使用户更能直观的比较两个房源的属性信息。 5.房价预测 房价预测通过近几年，以及近一年内房价变化进行一个房价的参考预测。同时，可以查看经纪人，经纪人根据二手房交易网站的评分和交易量等综合属性。
初拟 论文提纲	1 绪论 1.1 研究背景 1.2 研究意义 1.3 研究内容 2 开发技术 2.1 sqlite技术 2.2python技术 3 需求分析 3.1 可行性分析 3.1.1 经济可行性研究 3.1.2 技术可行性研究 3.2 功能需求 3.2.1 用例概述 3.2.2 用例描述 3.3 非功能需求 4 概要设计 4.1 设计目标 4.2 功能流程 4.3 数据库设计 4.3.1 概念性数据模型 4.3.2 数据库表设计 5 系统实现 5.1 用户登录 5.2二手房数据分析 5.3 热门小区分析 5.4 房源分析     5.5 房价预测 6 系统测试 6.1 测试目的 6.2 测试方法 6.3 测试用例设计 7 结论与展望 7.1 结论 7.2 展望 参考文献 致谢
主要 参考资料	[1]陈娟，陈雯，石飞，王建英，胡英。 基于Python的信号与系统实验教学改革与实践[J]. 实验技术与管理，2021,（05）：196-200. 　　[2]杨军，张岳，刘燕峰。 基于Python语言的数据挖掘课程的建设与研究[J]. 科技风，2021,（14）：80-82. 　　[3]钟自成，邵俊杰，李旺年，张宁。 基于Python和ABAQUS的钻机摆动机构拓扑优化设计[J]. 煤矿机械，2021,42（06）：125-127. 　　[4]徐梓赫，廖锦。 Python提取GIS就业信息并进行可视化分析研究[J]. 网络安全技术与应用，2021,（05）：45-47. 　　[5]叶惠仙，游金水。 Python语言在大数据处理中的应用[J]. 网络安全技术与应用，2021,（05）：51-54. 　　[6]张玉荣，王强强，吴琼，祝方清。 基于Python-OpenCV图像处理技术的小麦不完善粒识别研究[J]. 河南工业大学学报（自然科学版），：1-13. 　　[7]陈慧，郝锦亨，袁志涛，罗佳伟，陈胤熹，郑少鹏，黎佩瑜，吕咏锶，梁世濠，赖林浩，曹诗林。 利用python/RGB色彩数据分析平台快速测定还原糖浓度[J]. 现代食品科技，：1-6. 　　[8]谢树仁，邓凯成，喻琨，陈政。 基于Python框架的农业信息共享平台研究--以湖南省衡阳市为例[J]. 经济师，2021,（05）：37-39. 　　[9]张军。 一种基于Python的售后配件批处理软件的设计[J]. 汽车实用技术，2021,46（08）：68-69. 　　[10]胡钊。 基于Python Flask的温度数据可视化[J]. 电子世界，2021,（08）：117-119. 　　[11]冯兴民。 哈夫曼编码方法的选择及其Python的实现[J]. 电子世界，2021,（08）：188-189. 　　[12]范洁。 基于Python的网络流量特征统计分析与可视化[J]. 信息技术与信息化，2021,（04）：49-51.
进度安排	2022.11.7  - 2022.11.13  开题答辩 2022.11.14 - 2022.11.27  在论文系统中完成立体和开题 2022.11.15 - 2023.1.1  进行软件设计及系统调试 2023.1.2  - 2023.1.6   组内中期检查 2023.2.27  - 2023.3.12   学院中期检查 2023.3.13  - 2023.4.9   对论文进行修改、定稿 2023.4.20  - 2023.4.30   完成论文答辩
指导教师 审核意见	指导教师 ：                 年     月     日
专业负责人 审核意见	专业负责人：                                                           年     月     日
学生：                                             年     月     日