摘 要
在当前房地产市场繁荣发展的背景下，研究基于回归算法的二手房房价预测系统，具有重要的实际意义和应用价值。该系统能够通过对历史房价数据的学习和分析，构建出精确的预测模型，帮助购房者、房地产从业者以及政策制定者更好地把握市场动态。对于购房者来说，房价预测系统能够为其提供决策支持，降低购房风险；对于房地产从业者来说，该系统能够辅助其制定更精准的营销策略，提高市场竞争力；对于政策制定者来说，房价预测有助于其制定更科学的调控政策，促进房地产市场的健康发展。
本文首先探讨了基于回归算法的二手房房价预测系统的背景和意义，随后深入研究了爬虫原理、获取策略、信息提取等常见技术。随后，采用Python进行系统开发，并以MySQL数据库搭建基础，实现了二手房数据的爬取。对数据库查询结果进行了检测和可视化分析与预测，并对系统的前台界面进行了有效管理。通过对爬取结果的分析，将二手房数据通过回归算法进行预测，以大屏显示形式呈现。最后，进行了全面测试，确保了数据爬取、存储过滤、数据可视化分析与预测以及系统管理等功能的实现。
[关键词] 爬虫，Spark，大数据，回归算法，二手房数据
Abstract
With the rapid development of the e-commerce data industry, in-depth analysis of a large amount of e-commerce data has become particularly important. Data analysis has become the core of various industries, and in the field of e-commerce data, it plays a more critical role. Understanding consumer preferences, consumption time, e-commerce data brand popularity, and other information is crucial for the operation and provision of better services in the e-commerce data field. This study aims to construct an analysis and prediction of e-commerce sales data based on Spark, in order to help the industry better understand consumer behavior, optimize service processes, and provide strong support for business decision-making.
This article first explores the background and significance of analyzing and predicting e-commerce sales data based on Spark, and then delves into common technologies such as crawler principles, acquisition strategies, and information extraction. Subsequently, the system was developed using Python and built on a MySQL database to achieve the crawling of e-commerce data. Detected, visualized, analyzed, and predicted database query results, and effectively managed the front-end interface of the system. By analyzing the crawling results, present e-commerce data in the form of a large screen display. Finally, comprehensive testing was conducted to ensure the implementation of functions such as data crawling, storage filtering, data visualization analysis and prediction, and system management.
[keywords] Crawler, Spark, Big Data, MySQL, E-commerce Data
目 录
摘 要 I
Abstract II
1 绪论 3
1.1 课题背景 3
1.2 课题意义 4
1.3 国内外研究现状 5
1.4 研究内容 6
2 相关技术介绍 8
2.1 系统开发环境 8
2.2 网络爬虫概述 8
2.3 Python技术 9
2.4 MySQL数据库 9
2.5 回归算法 10
3 系统需求分析 12
3.1 可行性分析 12
3.1.1操作可行性 12
3.1.2经济可行性 12
3.1.3技术可行性 12
3.2 功能需求分析 12
3.2.1爬虫功能需求分析 12
3.2.2数据可视化功能需求分析 13
3.3 非功能需求分析 14
4 系统设计 16
4.1 系统架构设计 16
4.2 系统功能设计 17
4.2.1数据采集功能设计 17
4.2.2数据分析预测功能设计 17
4.3 系统流程设计 18
4.3.1爬虫流程设计 18
4.3.2数据分析可视化流程 20
4.4 数据库设计 21
5 系统实现 29
5.1数据爬取的实现 29
5.1.1二手房数据网站分析 29
5.1.2二手房数据爬取实现 29
5.2数据存储 30
5.2.1二手房数据清洗 30
5.2.2二手房数据存储 31
5.3数据分析与预测 32
5.3.1二手房数据查询 32
5.3.2二手房价格预测 32
5.3.3二手房类型统计 34
6 系统测试 36
6.1测试目的 36
6.2功能测试 36
6.3测试总结 37
结 论 38
参 考 文 献 39
致 谢 40
在计算机信息化快速发展的背景下，二手房数据行业逐渐转向网络领域。本文主要探讨了二手房数据系统的设计和开发。该系统旨在收集并处理二手房数据，包括爬取、清理、存储和统计等功能。作为现代化二手房数据管理的重要组成部分，该系统为二手房数据推荐提供了便捷的模式。本文主要针对二手房数据网上的二手房数据信息进行爬取，收集各类二手房数据。通过对二手房数据的分析，整理并提取相关信息。首先，系统分析了二手房数据网的网站结构，观察网页布局，并读取其中的二手房数据信息。具体操作步骤包括指定二手房数据网的URL、爬取网页信息、获取特定的URL并将其存入队列中。之后，从网页中提取二手房数据信息，将其存入数据库，并针对二手房数据进行详细分析。最后，得出二手房数据的可视化视图。
