Python辽宁沈阳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辽宁沈阳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：

辽宁省沈阳市，作为中国东北地区的重要城市，其房地产市场一直备受瞩目。随着经济的持续发展和城市化的加速推进，沈阳的二手房市场逐渐活跃起来，吸引了众多投资者和购房者的关注。然而，面对海量的房源信息和复杂的市场动态，如何快速有效地获取并分析数据，成为了市场参与者们亟待解决的问题。在这一背景下，基于Python的爬虫技术和数据可视化分析大屏全屏系统显得尤为重要。

意义：

整合信息资源：通过Python爬虫技术，可以实现对沈阳二手房源信息的自动化抓取和整合，将分散在各个平台的房源信息汇聚一堂，为市场参与者提供全面、及时的数据支持。

洞察市场动态：利用数据可视化分析技术，可以对爬取的二手房源数据进行深入挖掘和可视化展示，帮助投资者和购房者更准确地把握市场动态，了解价格走势、供需状况等关键指标，从而做出更加理性的决策。

提升决策效率：大屏全屏系统的应用，可以将数据分析结果以直观、清晰的方式呈现给决策者，使其在短时间内获得关键信息，提高决策效率和准确性。

促进行业创新：该研究将推动Python技术、数据可视化技术、爬虫技术等在房地产行业的进一步应用和创新，促进行业信息化、智能化水平的提升，为行业的可持续发展注入新的活力。

综上所述，Python辽宁沈阳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。通过该系统的研发与应用，有望为沈阳二手房市场提供更加便捷、高效、准确的数据服务，推动市场的健康有序发展。

2：国内外研究现状

Python辽宁沈阳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：

在国内，随着Python技术的广泛应用和房地产市场的蓬勃发展，Python爬虫技术和数据可视化分析在二手房市场领域的研究逐渐增多。然而，针对辽宁沈阳地区的二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究相对较少。目前，一些研究主要集中在利用Python爬虫技术抓取二手房源信息，并进行简单的数据清洗和处理。对于数据可视化分析和大屏全屏展示方面的研究尚处于起步阶段，缺乏深入探索和实践。

国外研究现状：

相比之下，国外在Python爬虫技术和数据可视化分析方面的研究起步较早，也更加成熟。在房地产领域，国外的研究团队和企业已经成功开发出一些综合性的数据可视化分析系统，用于实时监测市场动态、预测市场趋势等。这些系统通常采用先进的数据可视化技术，以大屏全屏的方式进行展示，提供丰富的交互功能和个性化定制选项。同时，他们还积极探索将人工智能、机器学习等先进技术应用于房源数据分析和可视化中，提高分析的准确性和效率。

然而，需要注意的是，国外的研究和实践主要集中在一些发达国家和地区，对于特定地区如辽宁沈阳的二手房市场的关注度相对较低。因此，在借鉴国外经验和技术成果时，需要结合本地市场特点和需求进行适当的调整和定制。

综上所述，Python辽宁沈阳二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统的研究在国内外仍处于不断发展和完善阶段。尽管国内在该领域的研究相对较少，但随着技术的不断推广和应用需求的增加，国内的研究和应用将会蓬勃发展。通过借鉴国外的先进经验和技术成果，结合本地市场特点和需求进行适当的调整和定制，有望推动相关技术的创新和应用，为辽宁沈阳的二手房市场提供更高效、准确的数据支持和决策参考。

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