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项目名称：基于数据分析的四川达州房价可视化分析系统的设计与实现
所属学院：大数据与数字媒体学院
编写日期：2024年10月
毕业设计周进度表
备注：进度以周为单位，请复制本表格。
| 起止日期 |
基于数据分析的四川达州房价可视化分析系统的设计与实现 |
参与人员 |
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| 主要工作内容介绍 |
这一周，我主要集中在项目的需求分析与系统设计的初步阶段。 通过调研与讨论，明确了系统的功能需求。决定将房价可视化分析系统的主要功能分为数据爬取、数据处理与分析、可视化展示和用户交互四个模块。目标用户涵盖房地产买家、投资者和研究人员，因此在设计功能时，特别关注了用户体验和信息的有效传达。 随后，我着手确定数据来源，主要包括各大房地产网站（如链家、房天下等）以及政府统计局发布的房价数据。这一阶段，我查阅了相关文献和技术资料，了解了市场上已有的类似系统及其优缺点，为的系统设计提供了参考。 为了确保项目的顺利进行，我制定了详细的项目计划和时间表，列出了各个阶段的任务及其预期完成时间。这一计划为后续的工作提供了清晰的方向，使团队成员在各自负责的模块中能有条不紊地推进。 |
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| 完成过程方法介绍 |
在这一周的工作中，我采用了一系列系统化的方法以确保需求分析的有效性。我通过文献调研了解当前市场的趋势及用户需求，阅读了多篇相关的学术论文和行业报告，以获取对房地产市场的全面理解。通过这些文献，我总结出目标用户的需求特点及对房价信息的关注点，从而为系统的功能设计提供了依据。 我组织了团队会议，邀请各个成员分享他们对系统设计的想法。通过头脑风暴，进一步细化了功能模块，并明确了每个模块的具体职责。我创建了一个需求文档，将用户需求和系统功能逐项列出，以便团队成员能清晰理解。 在数据来源的确定上，我利用网络爬虫技术进行了初步的数据获取测试，评估了不同网站的数据可获取性和稳定性，确保能够及时获取准确的房价信息。我通过甘特图的形式将项目计划可视化，使得时间节点和任务分配一目了然，确保每位团队成员能够有效跟进自己的工作进度。通过这一系列的方法，为后续的系统开发打下了坚实的基础。 |
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| 指导教师（签字）： 年 月 日 |
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毕业设计周进度表
备注：进度以周为单位，请复制本表格。
| 起止日期 |
基于数据分析的四川达州房价可视化分析系统的设计与实现 |
参与人员 |
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| 主要工作内容介绍 |
这一周的工作重点是根据项目需求确定技术栈，并搭建开发环境。经过团队讨论，决定使用Django作为后端框架，因为它提供了强大的功能和良好的社区支持，适合构建复杂的Web应用。为了进行数据爬取，选择使用BeautifulSoup，它具有简单易用的API，可以有效解析HTML文档并提取所需数据。数据处理方面，决定使用Pandas，它能够高效地处理和分析大型数据集。为了实现数据的可视化，选用Matplotlib和Seaborn，这两个库能够帮助生成各种美观和直观的图表。 在搭建开发环境时，选择使用MySQL作为数据库管理系统，以便于管理大规模数据，并提供更好的性能和可扩展性。为此，我安装了MySQL数据库，并通过Django的ORM功能来配置数据库连接。最终，我还安装了所需的Python库，确保所有功能模块能够顺利运行。 |
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| 完成过程方法介绍 |
在确定技术栈的过程中，我对各个技术的特点进行了调研，比较了Django与Flask、BeautifulSoup与Scrapy等技术的优劣。通过阅读相关文档和社区讨论，我分析了每个技术的适用场景，并最终选定了Django和BeautifulSoup。这一选择不仅符合项目需求，也能提高开发效率。 搭建开发环境时，我安装了Anaconda以管理Python环境和库。在创建虚拟环境后，我使用pip命令安装了Django、BeautifulSoup、Pandas、Matplotlib和Seaborn等库。接着，我使用Django的命令行工具创建了项目框架，并配置了settings.py文件中的数据库连接信息。 在数据库的配置上，我选择了MySQL，并通过MySQL Workbench创建了所需的数据库。接着，在Django项目中配置数据库连接，确保模型与数据库表的映射关系正确。为了验证环境配置是否成功，我编写了简单的测试代码，连接数据库并进行数据插入，确保所有模块能正常工作。这一系列步骤为后续的系统开发打下了坚实的基础。 |
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| 指导教师（签字）： 年 月 日 |
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毕业设计周进度表
备注：进度以周为单位，请复制本表格。
| 起止日期 |
基于数据分析的四川达州房价可视化分析系统的设计与实现 |
参与人员 |
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| 主要工作内容介绍 |
在第3和第4周的工作中，重点开发了爬虫模块，目标是从指定网站抓取四川达州的房价信息。具体包括价格、面积、地理位置等关键信息。为实现这一目标，选择使用Python中的requests库进行网页请求，结合BeautifulSoup库进行数据解析和提取。分析了目标网站的结构，确定了需要抓取的具体信息和对应的HTML标签。 完成数据抓取后，设计了数据存储机制，使用MySQL数据库来保存爬取的房价信息。为了确保数据的及时性和准确性，还实现了数据更新机制，定期抓取最新信息并更新数据库中的记录。这样，用户能够随时获取到最新的市场动态。编写了测试用例，确保爬虫脚本的稳定性和正确性，以应对未来可能的网页结构变化。 |
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| 完成过程方法介绍 |
在开发过程中，我使用requests库发送HTTP请求，获取目标网页的HTML内容。为了提高爬取效率，我对请求进行了优化，设置了适当的请求间隔，避免对目标网站造成负担。获取网页内容后，我利用BeautifulSoup解析HTML文档，定位到房价信息所在的标签。通过提取价格、面积、地理位置等信息，构建了一个Python字典来存储这些数据。 在数据存储方面，我设计了数据库表结构，包含字段如价格、面积和地理位置等。接着，使用Django ORM将抓取到的数据存储到MySQL数据库中。在实现数据更新机制时，我编写了一个定时任务，利用cron作业每天定时执行爬虫脚本，检查并更新数据库中的房价信息。通过对比新旧数据，可以实现增量更新，确保用户获取的信息是最新的。 我也进行了异常处理的编写，以应对网络请求失败或数据解析错误等情况，确保爬虫脚本在运行时的健壮性。最终，通过以上步骤，成功搭建了一个可靠的房价爬虫模块，为后续的数据分析和可视化奠定了基础。 |
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| 指导教师（签字）： 年 月 日 |
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毕业设计周进度表
备注：进度以周为单位，请复制本表格。
| 起止日期 |
基于数据分析的四川达州房价可视化分析系统的设计与实现 |
参与人员 |
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| 主要工作内容介绍 |
在第五周的工作中，专注于对抓取的房价数据进行处理与分析。利用Pandas库对原始数据进行了清洗和整理，确保数据的质量和一致性。数据清洗的第一步是处理缺失值，通过多种方法（如填充和删除）来处理缺失数据，以保证分析的准确性。针对异常值，采用了Z-score和IQR（四分位距）方法，检测并剔除了那些明显不合理的数据点。 从清洗后的数据中提取关键信息，例如价格、户型、地段和建筑面积等。这些信息将作为后续统计分析和可视化的基础。使用Pandas的功能进行数据分组和聚合分析，计算出各个地段的平均房价、房源数量以及户型的分布情况。还创建了一些数据透视表，以便更清晰地展示数据关系。 确保处理后的数据结构清晰，为后续的数据可视化工作奠定了基础。这些清洗与分析的结果将为用户提供直观、易懂的市场动态。 |
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| 完成过程方法介绍 |
在数据处理的过程中，我使用Pandas读取从数据库中抓取的房价数据，加载到DataFrame中。数据清洗的第一步是检查缺失值，使用isnull()和sum()函数统计各列的缺失情况。针对缺失值，我选择了用中位数填充价格和面积等数值型数据，而对类别型数据则采用了众数填充或删除缺失项的方式。 在处理异常值时，我计算了各列数据的Z-score，并设定阈值（如3）来识别异常值。对于识别出的异常数据点，我选择将其剔除，以保证后续分析的有效性。接着，我提取了关键信息，利用Pandas的groupby()函数按地段和户型进行分组，计算平均房价和房源数量，并使用agg()函数对多个聚合函数进行应用。 为进一步分析数据的分布情况，我创建了数据透视表，通过Pandas的pivot_table()方法展示不同户型在各个地段的分布情况。所有清洗和分析的结果都存储在新的DataFrame中，准备进行可视化。通过这一系列的处理与分析工作，得到了干净且有意义的数据，为后续的数据可视化和决策支持奠定了坚实的基础。 |
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| 指导教师（签字）： 年 月 日 |
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