Python江苏南京二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江苏南京二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：

江苏南京房地产市场的重要性：江苏南京作为中国东部地区的重要城市，其房地产市场一直保持着较高的活跃度。二手房市场作为房地产市场的重要组成部分，对于市场分析和决策具有重要意义。

数据驱动决策的趋势：在信息化时代，数据被广泛应用于各个领域的决策过程中。对于江苏南京的二手房市场，通过爬虫技术获取大量房源数据，并运用数据可视化分析，可以为市场参与者提供更加准确、及时的决策支持。

研究意义：

提供全面、准确的市场分析：通过Python爬虫技术，可以自动抓取江苏南京地区的二手房源数据，并进行清洗、整理和分析。这些数据可以揭示市场趋势、价格波动、供需关系等方面的信息，为投资者、购房者、中介机构等提供全面、准确的市场分析。

增强市场透明度，促进公平交易：通过数据可视化大屏全屏系统的展示，市场参与者可以更加直观地了解市场动态和房源信息。这将有助于增加市场的透明度，减少信息不对称，促进公平交易和市场的健康发展。

推动技术创新和应用拓展：Python江苏南京二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究将促进相关技术的创新和应用拓展。这种基于Python的爬虫技术和数据可视化分析方法可以应用于其他城市和地区的二手房市场研究，为房地产市场的数据分析和决策支持提供更加高效、准确的方法。

综上所述，Python江苏南京二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深入了解江苏南京二手房市场的动态和趋势，为市场参与者提供决策支持，推动市场的公平和透明发展。同时，该研究也将促进相关技术的创新和应用拓展，为房地产市场的数据分析和可视化领域带来新的突破和发展。

2：国内外研究现状

Python江苏南京二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，Python技术在国内得到了广泛应用，特别是在数据科学、爬虫和数据可视化等领域。在江苏南京的二手房市场，一些研究团队和企业已经使用Python开发出二手房源爬虫系统，用于定期抓取各大房地产网站的房源信息。这些房源信息经过清洗、整合后，常通过表格、柱状图、折线图等形式进行简单的可视化展示。

但目前，国内在二手房数据可视化分析大屏全屏系统的研究上还处于初级阶段，主要集中在数据的收集和基本统计分析上，对于深层次的市场动态和趋势预测分析较少。同时，在数据可视化方面，多数研究仍采用传统的图表展示，交互性和实时性相对较弱。

国外研究现状：

相比下，国外在Python爬虫和数据可视化技术的研究更为深入。在二手房市场，国外的研究团队和企业已经建立了一套完整的数据抓取、处理、分析和可视化的技术流程。他们注重将大数据、人工智能等先进技术应用于二手房市场的分析中，以更准确地掌握市场动态和趋势。

在数据可视化方面，国外的研究更加注重用户交互和实时性，开发出的大屏全屏系统能够以多种方式（如地图、热力图、动态图表等）实时展示二手房市场的数据变化和趋势。此外，他们还注重将可视化分析与业务决策相结合，为投资者和购房者提供更加精准、个性化的服务。

综上所述，国内外在Python江苏南京二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统领域都有一定的研究和实践基础，但国内在该领域的研究相对较为初级，而国外则更加注重技术创新和实际应用。因此，借鉴国外先进经验，加强国内技术创新和应用拓展，将有助于推动Python江苏南京二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的进一步发展。

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，数据来源淘宝

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.

[2]李云.基于网站制作的Web前端开发技术与优化[J].电子技术与软件工程,2021(22): 50-52.

[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.

[6]郑智方. MySQL的重要性以及步入云的应用实例[J].计算机产品与流通，2020(01):151.

[7]陈漫红.数据库原理与应用教程SQL Server 2012[M],北京理工大学出版社，2021. 01.

[8]李曼. MySQL数据库系统中文乱码问题及解决方案[J].电子技术与软件程,2021(12):176-177.

[9]王征，李晓波 著. Python从入门到精通[M], 中国铁道出版社，2020-01-01

[10]胡阳. Django企业开发实战[M], 人民邮电出版社，2021. 06.

[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

[13]王英英，MySQ 8 快速入门[M]. 北京：清华大学出版社，2020. 200~256

[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