Python福建福州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福建福州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：

房地产市场热度：随着经济的持续发展和人民生活水平的不断提高，房地产市场在中国持续发展并保持热度。

二手房市场的崛起：在新房市场逐渐饱和的背景下，二手房市场逐渐崛起并在房地产市场中占据了重要地位。

数据与可视化技术的应用：在互联网和数据技术快速发展的背景下，越来越多的行业开始运用数据和可视化技术进行业务分析和决策。

Python的普及：Python作为一种高效、易学的编程语言，被广泛应用于数据爬取、处理和分析等领域。

研究意义：

提高市场效率：通过Python爬取和处理二手房源数据，可以大大提高数据获取和处理的效率，降低人工成本，提高市场运行效率。

揭示市场规律：通过数据可视化分析，可以直观地展示二手房市场的供需关系、价格走势等规律，帮助市场参与者做出更明智的决策。

辅助政策制定：政府部门可以通过该系统实时监测和分析二手房市场的动态，为政策制定提供数据支持，促进市场的健康发展。

推动技术创新：该系统作为Python和数据技术在实际业务场景中的应用案例，可以推动相关领域的技术创新和应用拓展。

提升用户体验：大屏全屏展示系统可以将数据分析结果以更直观、更醒目的方式呈现出来，提升用户的数据理解和使用体验。

综上所述，Python福建福州二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统具有重要的研究背景和意义，不仅可以提高市场效率、揭示市场规律、辅助政策制定，还可以推动技术创新和提升用户体验。

2：国内外研究现状

Python福建福州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：

近年来，国内对于二手房市场的研究逐渐增多，尤其是在数据获取和分析方面取得了一定的进展。在福建福州地区，一些研究团队和机构已经开始利用Python编程语言进行二手房源数据的爬取工作。他们使用Python中的爬虫库和工具，从房地产网站、中介平台等数据源中获取二手房的相关信息。这些数据源包括房源的基本信息、价格、地理位置、房屋类型等。获取数据后，研究人员进行数据清洗和处理，为后续的可视化分析提供基础。

在数据可视化方面，国内的研究团队正积极探索各种可视化技术和工具的应用。他们使用Python中的数据可视化库，如Matplotlib、Seaborn等，以及其他大屏展示工具，将数据以图表、图形、地图等形式展示出来。这些可视化结果可以呈现给决策者、市场分析师等人员，帮助他们更好地了解福州二手房市场的趋势、供需关系和价格走势。

国外研究现状：

相比之下，国外在二手房数据爬虫和可视化分析方面的研究更为成熟和广泛。国外的研究团队和企业已经开发出一些高效、稳定的爬虫框架，用于大规模的数据采集和处理。同时，他们注重将爬虫技术与数据科学、机器学习等领域相结合，进一步提升了数据分析和挖掘的准确性和效率。

在数据可视化方面，国外的研究团队拥有丰富的经验和先进的技术。他们不仅使用传统的图表和图形展示数据，还积极尝试使用虚拟现实、增强现实等先进技术，为用户提供更加沉浸式和交互式的数据可视化体验。此外，他们还注重可视化的可定制性和可扩展性，以满足不同用户的需求和偏好。

综上所述，国内在Python福建福州二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统方面已经取得了一定的进展，但仍有提升空间。而国外在该领域的研究和应用相对更加成熟和广泛，可以为国内的研究提供有益的借鉴和参考。通过进一步的研究和技术创新，有望推动福建福州地区二手房市场的健康发展和数据驱动的决策支持。

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

[1]麻清应，马权. Web前端框架开发技术[M].重庆大学电子音像出版社，2020. 08.

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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

[16]胡阳，Django 企业开发实战[M]. 北京：人民邮电出版社，2019. 108~210