计算机毕业设计Hadoop二手房价格预测系统 二手房可视化大屏 Python爬虫(源码+LW+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop二手房价格预测系统》的任务书范例，内容涵盖任务目标、具体分工、技术要求、进度安排及考核标准等，供参考：

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《Hadoop二手房价格预测系统》任务书

一、任务背景与目标

1.1 背景

随着房地产市场的快速发展，二手房价格受地理位置、房屋属性、市场供需等多因素影响，传统预测方法存在数据规模受限、处理效率低等问题。Hadoop作为分布式计算框架，可高效处理海量异构数据，结合机器学习算法可显著提升预测精度。

1.2 目标

设计并实现一套基于Hadoop生态的二手房价格预测系统，完成以下任务：

1. 构建多源数据采集与清洗框架，整合房产平台、政府公开数据等。
2. 开发分布式特征工程模块，提取关键影响因素（如学区、交通、面积等）。
3. 基于Spark MLlib训练集成学习模型（如XGBoost、LightGBM），优化预测精度。
4. 搭建可视化预测平台，支持用户实时查询与动态分析。

二、任务分工与职责

角色	人员	职责
项目负责人	张三	统筹项目进度，协调技术选型，撰写技术文档与最终报告。
数据采集组	李四	使用Scrapy爬取链家、安居客等平台数据，整合政府公开的交通、教育等数据。
数据处理组	王五	基于Hadoop MapReduce实现数据清洗（去重、缺失值填充、异常检测）。
算法开发组	赵六	利用Spark MLlib构建特征工程模块，训练并优化XGBoost/LightGBM模型。
系统开发组	陈七	搭建Hadoop+Spark集群环境，开发Flask API接口与ECharts可视化前端。
测试与优化组	周八	设计测试用例，验证系统性能，优化模型参数与响应速度。

三、技术要求与工具

3.1 技术要求

1. 数据层：
   • 支持TB级数据存储与秒级查询（HDFS+HBase）。
   • 数据清洗准确率≥98%，特征工程覆盖率≥90%。
2. 算法层：
   • 模型预测误差率（MAE）较传统线性回归降低≥15%。
   • 支持模型热更新，动态适应市场变化。
3. 系统层：
   • 并发支持≥100用户，平均响应时间≤2秒。
   • 提供RESTful API接口，兼容主流开发语言（Python/Java）。

3.2 开发工具

类别	工具/框架
数据采集	Scrapy、Kafka、PostgreSQL
分布式计算	Hadoop 3.0、Spark 3.2、YARN
机器学习	Spark MLlib、XGBoost、Scikit-learn
可视化	ECharts、D3.js
版本控制	Git、Jenkins

四、任务进度安排

阶段	时间	里程碑
需求分析	第1-2周	完成数据源调研，确定技术路线，输出《需求规格说明书》。
系统设计	第3-4周	设计架构图与数据库模型，制定数据清洗规则，输出《系统设计文档》。
数据采集	第5-6周	爬取10万+条房产数据，整合交通、教育等外部数据，存储至HDFS。
数据处理	第7-8周	完成数据清洗与特征提取，生成训练集与测试集（比例7:3）。
模型训练	第9-10周	对比XGBoost、LightGBM、随机森林性能，输出最优模型参数与评估报告。
系统开发	第11-12周	完成Hadoop集群部署、Flask API开发、前端可视化页面搭建。
测试优化	第13-14周	压力测试（100并发用户），优化模型响应速度，修复系统漏洞。
验收交付	第15周	提交系统源代码、测试报告、用户手册，完成项目答辩。

五、考核标准与交付物

5.1 考核标准

1. 功能性：系统需支持数据采集、清洗、预测、可视化全流程。
2. 性能：模型预测误差率（MAE）≤8%，系统响应时间≤2秒。
3. 文档完整性：需提交需求分析、设计文档、测试报告、用户手册等。

5.2 交付物

1. 系统源代码（GitHub仓库链接）。
2. 《Hadoop二手房价格预测系统技术文档》（含架构图、数据库设计、API说明）。
3. 《模型评估报告》（对比不同算法的准确率、训练时间等指标）。
4. 可运行的系统镜像（Docker容器或虚拟机文件）。

六、风险管理与应对

风险	应对措施
数据源不稳定	提前与多家房产平台协商API接口，备份政府公开数据下载渠道。
集群性能瓶颈	采用Hadoop+Spark分层次架构，增加Worker节点数量，优化资源调度策略。
模型过拟合	引入交叉验证与正则化技术，增加数据增强（如添加噪声、合成样本）。

项目负责人（签字）：__________
日期：__________

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备注：

1. 本任务书需经指导教师审核通过后执行。
2. 每周需提交进度报告，关键节点需进行阶段性评审。
3. 根据实际开发情况，可动态调整分工与进度计划。

运行截图

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