Python江西南昌二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统 开题报告

选题依据：1.研究背景与意义；2.国内外研究（应用与发展）现状。

1：研究背景与意义

Python江西南昌二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究背景与意义如下：

研究背景：

江西南昌房地产市场的发展：南昌作为江西省的省会城市，近年来房地产市场不断壮大，二手房交易日益活跃。

数据驱动的决策趋势：在各行各业，利用大数据进行决策已经成为趋势。对于房地产市场，通过数据分析可以更准确地掌握市场动态，辅助投资者和购房者做出决策。

Python技术的广泛应用：Python作为一种编程语言，在数据科学、机器学习等领域得到了广泛应用。其强大的数据处理和可视化能力为房地产市场研究提供了新的方法。

研究意义：

市场分析与决策支持：通过Python爬虫技术获取江西南昌的二手房源数据，结合数据可视化分析，可以为投资者、购房者、中介机构等提供全面的市场分析，辅助决策制定。

市场透明与公平：通过公开的数据展示，可以增加市场的透明度，减少信息的不对称，促进市场的公平交易。

技术创新与推动：通过研究和应用Python爬虫数据可视化分析大屏全屏系统，可以推动相关领域的技术创新，为其他城市或地区的二手房市场研究提供技术参考。

政策效果评估与参考：政府部门可以通过该系统获取的数据和分析结果，对政策效果进行评估，为未来的政策制定提供参考。

总的来说，Python江西南昌二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究将有助于提升江西南昌二手房市场的信息化水平，推动市场的健康、稳定和可持续发展。同时，也为Python技术和数据可视化在房地产领域的研究和应用提供有益的探索和实践。

2：国内外研究现状

Python江西南昌二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的国内外研究现状如下：

国内研究现状：

在江西南昌，针对二手房源的数据分析和可视化研究正在逐渐兴起。一些国内的研究团队和房地产科技公司已经开始利用Python技术开发二手房源爬虫系统，以获取和分析江西南昌地区的二手房源数据。这些系统通常用于数据的抓取、清洗和存储，为后续的数据分析和可视化提供基础。

在数据可视化方面，国内的研究团队通常使用常见的可视化工具和库，如Matplotlib和Seaborn，来生成各类图表和图形，以展示二手房市场的关键指标和趋势。这些可视化结果通常通过大屏全屏系统进行展示，以提供更直观、清晰的数据呈现。

国外研究现状：

与国内相比，国外在Python爬虫数据可视化分析方面的研究更为深入和广泛。国外的研究团队在二手房源爬虫系统的开发和数据可视化方面积累了丰富的经验和技术。他们注重数据的实时性和准确性，并尝试运用先进的机器学习和深度学习技术对数据进行更深层次的分析和预测。

此外，国外的数据可视化工具和技术也更加多样化和成熟。他们不仅使用传统的图表和图形，还积极探索使用交互式可视化和虚拟现实等先进技术，以提升用户体验和数据理解的便捷性。

需要注意的是，尽管国外在相关技术和工具的研究上相对领先，但针对江西南昌地区的二手房市场研究仍然较少。因此，结合江西南昌地区的实际情况，开展Python江西南昌二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究具有重要的现实意义和应用价值。

3：研究思路与方法

3.1研究思路

通过图书馆借阅开发相关书籍或者网络上寻找相关课题视频，查询网络以及向导师寻求帮助等方法解决技术上的问题。

具体步骤为：

(1)对系统进行需求分析，明确管理员功能，前端开发功能，开发框架模式等；

(2)对系统进行概要设计，搭建开发换进，建立系统的架构图、功能模块图等；

(3)对系统管理后台，设计出所有功能模块；

(4)对用户前端，设计出所有功能模块；

(5)进行软件编码，实现系统各项功能；

(6)对系统进行各种测试；

(7)提交系统，撰写论文。

选定了项目开发模式、后台的开发框架，搭建好开发环境和安装好对应的开发工具；接下来就设计数据库，开发后台和接口，开发完整的项目后台和前端，完成最终的作品、测试、使用。

3.2研究方法

为了更好完善系统使用了以下研究方法：

（1）文献阅读法

通过各个文献查找网站、学校图书馆以及百度百科查询和借鉴课题相关的论文资料，然后将适合的资料保存到本地，开发的时候使用。

（2）比较法：通过对国内外有关课题系统的功能、相关技术、内容等方面进行比较分析，从而提出系统所存在的问题，并提出相应的解决措施

（3）模拟法

模拟法是先依照原型的主要特征，创设一个相似的模型，然后通过模型来间接研究原型的一种形容方法。我们通过将本地电脑模拟为服务器进行本地操作，达到开发的最终效果。

3.3可行性

1.技术可行性

以Windows7或10为操作系统，基于python3.8版本，采用PyCharm软件为开发工具，运用mysql进行数据库存储；后台管理系统硬件环境是PC机，用户使用任何能上网的电脑设置，使用浏览器即可访问新闻管理系统。

2.经济可行性

一方面，只要有能上网的电脑，系统的管理员在任何地方任何时候都可以管理，工作效率进一步提高从而节省人力、物力，只要会打字即可，不需要很高的学历；另一方面，系统的制作成本低，在现有的PC机上即可使用PyCharm开发者工具进行开发。

3.操作可行性

从管理来说，只要有一台普通的电脑就可以进行网站信息的设置、录入、修改，操作非常方便而且可行度很高。

 4.数据来源可行性

来源知名房产网站数据，数据已经很普及了，使用也很广，有代表性

4：系统初步设计方案

4.1主要设计技术

开发环境：python3.8+

开发语言：Python

开发框架：Django框架

数据采集：requests + parsel + Xpath

可视化模块：Echarts

开发工具：Pycharm

数据库：mysql8

数据库管理工具：navicat

其他开发语言：html + css +javascript

4.2研究内容

我们这里以我们打算实现的系统内容，分析如下，数据来源链家

大屏全屏可视化展示：

1. 二手房基础数据：房源总数多少套，小区总数多少个，房源平均面积，房源平均价格
2. 各个区域二手房均价销售数据（柱形图）
3. 各个区域房源平均面积（折线图）
4. 创新点，在区域地区，按各个区域显示房源数目
5. 各个区域的小区数量和房源数量，双柱形图显示
6. 各个面积户型占比分析：89方以下，90到149方，150-199方，200方以上
7. 最新房源数据，滚动显示最新10个房源信息

后台内容：

1. 管理员登录、密码修改、退出系统
2. 展示所有房源数据，可以链接到原始地址
3. 区域数据列表：显示各区的销售数据，包含房源数，平均面积，平均价格等
4. 小区数据列表：显示各个小区所在区域，小区的房源数，小区房源的平均价格和面积等

5：进度安排

2023.09.10—2023.10.15  查看大量的文献，收集课题有关资料，确定论文选题；

2023.10.16—2023.10.30  在老师的指导下，填写毕业论文任务书；

2023.10.31—2023.11.15  大量收集论文资料，理清论文思路，对论文思路进行完善。

2023.11.16—2023.12.22  完成开题报告答辩；

2023.12.23—2023.12.27  根据指导老师提出的建议再进行修改，完善系统功能设计

2023.12.28—2024.04.10  在查阅大量文献之后，运用多种研究方案，完成系统开发并基本完成论文初稿。

2024.04.01—2024.04.15  将初稿完善交由导师审阅，提出修改建议。

2024.04.16—2024.05.14  在导师指导下，对论文进行反复修改形成终稿，装订成册上交学院，同时为毕业论文答辩做准备工作

2024.05.15  进行毕业论文答辩

6：论文（设计）写作提纲

摘要      

第1章 绪论 

       1.1 项目研究背景和意义

       1.2 论文研究目的

       1.3 系统主要功能

第2章 系统相关技术 

       2.1 开发概要

       2.2 开发技术

              2.2.1 Python介绍

              2.2.2 Django框架

       2.3 MYSQL 数据库

       2.4 其他网页技术

              2.5.1 什么是HTML

              2.5.2 什么是 CSS

              2.5.3 JavaScript    

       2.6 本章小结

第3章 系统分析 

       3.1 系统概要

       3.2 数据库和图形

              3.2.1 数据ER原型图  

              3.1.2 实体图 

              3.1.3 数据库表    

       3.3 前端需求分析

       3.4 后台需求分析

       3.5 本章小结

第4章 系统设计与实现     

       4.1 前端实现

       4.2 后台实现

       4.3 本章小结

第5章 总结与展望     

       5.1 总结

       5.2 展望

参考文献      

致谢      

7：参考文献

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[3]黑马程序员.HTMLHSS+JavaScript网页制作案例教程(第2版)[M].北京:人民邮电出版社，2021.

[4]王千林.基于B/S架构固定资产管理系统设计与实现[J].电脑知识与技术.2020(07)

[5]代飞，艾迪. Web前端开发项目案例教程[M],北京理工大学出版社，2020. 08.

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[11]李宁，python从菜鸟到高手[M]. 北京：清华大学出版社，2018. 219~315

[12]关东升，看漫画学python[M]. 北京：电子工业出版社，2020. 36~78

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[14]慕课教育研发中心，HTML+CSS3+JavaScript从入门到项目实践[M]. 北京：清华大学出版社，2019. 11~40

[15]黄永祥，精通Django 3 web开发[M]. 北京：清华大学出版社，2020. 50~148

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