基于python一手房数据商品房数据+爬虫+分析预测系统+可视化 +Flask框架

1、项目介绍
python语言、Flask框架、MySQL数据库
Echarts可视化
sklearn机器学习 多元线性回归预测模型
requests爬虫框架 链家一手房
一手房数据商品房数据
分析可视化预测系统 计算机毕业设计
（包含文档+源码+部署教程+讲解视频）

2、项目界面
（1）系统首页----数据概况
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（2）房屋信息搜索、小区搜索

（3）楼盘数据

（4）商品房价格分析

（5）售房情况、标签分析、未交房数量

（6）室量分析、面积分析

（7）预测模块：sklearn机器学习 多元线性回归预测模型

（8）装修情况分析、房屋类型分析

（9）词云图分析

（10）楼盘小区详情页

（11）后台数据管理

（12）数据采集爬虫

3、项目说明
基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python的Flask框架，对链家网站上的一手房房源信息进行数据采集、分析和预测的应用系统。以下是该系统的主要介绍：

数据采集：系统通过网络爬虫技术，从链家网站上获取一手房房源信息。这些信息包括楼盘名称、开发商、楼盘地址、户型、价格、面积、朝向、装修情况、楼盘特点等。在采集数据时，可以设置关键词、地区筛选、价格范围、楼盘类型等参数，以获取感兴趣的房源信息。

数据预处理：系统对采集到的房源信息进行清洗、整理和转换，以确保数据的准确性和一致性。这包括处理缺失值、异常值和重复值，进行数据格式转换等操作。

数据分析：系统利用Python中的数据分析和统计库（如Pandas、Numpy等），对一手房房源数据进行分析和建模。这包括对不同地区、楼盘类型、户型、价格范围等因素进行统计和分析。同时，系统还可以利用机器学习算法（如回归、分类等）对房源数据进行挖掘和分析。

数据预测：系统根据历史房源数据和特征，结合机器学习算法，进行房价或房源供需的预测。可以通过回归模型预测房价走势，或者通过分类模型预测楼盘的热度和销售情况等。

可视化展示：系统使用Flask框架搭建前端网页，并使用相应的可视化库（如Matplotlib、Plotly等）将数据分析结果以图表、图形等形式直观地展示出来。用户可以通过网页界面查看房源数据的趋势和变化，了解一手房市场的状况，从而做出相应的决策和调整。

用户界面和交互设计：系统提供友好的用户界面和交互设计，用户可以根据需要选择不同的房源维度和时间范围，获取感兴趣的数据和分析结果。用户还可以根据自己的需求进行图表的定制和设置，以满足个性化的展示需求。

综上所述，基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python技术进行开发的应用系统，旨在通过数据分析和预测提供一手房市场的信息和趋势。该系统可以帮助购房者了解一手房市场的动态和趋势，从而做出更明智的购房决策。同时，该系统也可以帮助开发商和中介了解楼盘市场的需求和变化，做出更精准的定价和资源配置策略，提高销售效率和收益。
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源码获取：

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