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基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-功能介绍
基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统是一个专门针对房地产交易数据进行深度分析的综合性平台。该系统运用Hadoop分布式存储和Spark大数据处理技术，对存量房网上签约的海量交易数据进行高效采集、清洗和分析处理。系统前端采用Vue框架结合ElementUI组件库和Echarts图表库，为用户提供直观友好的数据可视化界面，后端基于SpringBoot框架构建RESTful API服务，通过MySQL数据库存储处理后的统计数据。系统核心功能涵盖市场宏观趋势分析、房地产经纪机构市场格局分析、经营效益与质量分析以及市场结构与风险诊断四大模块，能够从月度总发布房源量、签约房源量、退房房源量等多个维度进行统计分析，同时对经纪机构的市场份额、签约转化率、退房率等关键指标进行深入挖掘，通过多种图表形式展现数据分析结果，为房地产市场参与者提供科学的决策支持和市场洞察。
基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-选题背景意义
选题背景 随着我国房地产市场的不断发展和互联网技术的深度融合，存量房交易已成为房地产市场的重要组成部分。传统的房产交易统计方式主要依赖人工汇总和简单的表格处理，面对日益增长的交易数据量和复杂的市场变化，这种方式已经无法满足精准分析和实时监控的需要。房地产经纪机构作为市场的重要参与者，其经营状况和市场表现直接影响着整个行业的健康发展，但目前缺乏有效的技术手段对这些机构的业务数据进行系统性的分析和评估。大数据技术的快速发展为解决这一问题提供了新的思路，通过运用Hadoop和Spark等大数据处理技术，可以有效处理海量的房产交易数据，挖掘隐藏在数据背后的市场规律和趋势。政府监管部门和市场参与者都迫切需要一个能够提供准确、及时、全面的市场分析工具，来帮助他们更好地理解市场动态，制定合理的政策和经营策略。 选题意义 本课题的研究具有一定的实际应用价值和技术探索意义。从实用角度来看，该系统能够为房地产经纪机构提供客观的市场分析数据，帮助它们了解自身在市场中的位置和竞争优势，优化经营策略和资源配置。对于政府监管部门而言，系统提供的市场集中度、交易波动性等指标可以作为制定相关政策的参考依据，有助于维护市场的健康有序发展。从技术角度来说，该项目将大数据处理技术应用到房地产领域，为相关技术在垂直行业的落地应用提供了实践案例。系统通过整合多种技术栈，实现了从数据采集到可视化展示的完整流程，对于提升数据处理效率和分析精度有一定的推进作用。该研究也为后续相关领域的技术应用和系统开发提供了一定的参考价值，有助于推动大数据技术在房地产行业信息化建设中的应用。虽然作为毕业设计项目，其影响范围相对有限，但在特定的应用场景下仍能发挥一定的实用价值。
基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-技术选型
大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 开发语言：Python+Java（两个版本都支持） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持） 前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
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基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-代码展示
import org.apache.spark.sql.SparkSession;
import org.apache.spark.sql.Dataset;
import org.apache.spark.sql.Row;
import org.apache.spark.sql.functions.*;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.*;
@Service
public class HouseSigningAnalysisService {
private SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("HouseSigningAnalysis")
.master("local[*]")
.config("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
.getOrCreate();
public Map<String, Object> analyzeMonthlyTrends() {
Dataset<Row> df = spark.read()
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.csv("/data/house_signing_data.csv");
Dataset<Row> monthlyStats = df.groupBy("统计时间")
.agg(sum("发布套数").alias("total_published"),
sum("签约套数").alias("total_signed"),
sum("退房套数").alias("total_cancelled"),
expr("sum(签约套数) - sum(退房套数)").alias("net_signed"))
.orderBy("统计时间");
List<Row> trendData = monthlyStats.collect();
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
List<String> months = new ArrayList<>();
List<Integer> publishedList = new ArrayList<>();
List<Integer> signedList = new ArrayList<>();
List<Integer> cancelledList = new ArrayList<>();
List<Integer> netSignedList = new ArrayList<>();
for (Row row : trendData) {
months.add(row.getAs("统计时间"));
publishedList.add(row.getAs("total_published"));
signedList.add(row.getAs("total_signed"));
cancelledList.add(row.getAs("total_cancelled"));
netSignedList.add(row.getAs("net_signed"));
}
result.put("months", months);
result.put("publishedTrend", publishedList);
result.put("signedTrend", signedList);
result.put("cancelledTrend", cancelledList);
result.put("netSignedTrend", netSignedList);
Dataset<Row> volatilityStats = monthlyStats.select("net_signed");
double mean = volatilityStats.agg(avg("net_signed")).first().getDouble(0);
double stddev = volatilityStats.agg(stddev("net_signed")).first().getDouble(0);
double volatility = stddev / mean;
result.put("marketVolatility", volatility);
return result;
}
public Map<String, Object> analyzeAgencyMarketShare() {
Dataset<Row> df = spark.read()
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.csv("/data/house_signing_data.csv");
Dataset<Row> agencyStats = df.groupBy("房地产经纪机构名称")
.agg(sum("发布套数").alias("total_published"),
sum("签约套数").alias("total_signed"),
sum("退房套数").alias("total_cancelled"),
expr("sum(签约套数) - sum(退房套数)").alias("net_signed"))
.filter("net_signed > 0")
.orderBy(desc("net_signed"));
Dataset<Row> topAgencies = agencyStats.limit(20);
List<Row> topAgencyData = topAgencies.collect();
long totalMarketSigned = agencyStats.agg(sum("net_signed")).first().getLong(0);
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
List<String> agencyNames = new ArrayList<>();
List<Long> netSignedList = new ArrayList<>();
List<Double> marketShareList = new ArrayList<>();
long top10Total = 0;
for (int i = 0; i < topAgencyData.size() && i < 10; i++) {
Row row = topAgencyData.get(i);
top10Total += row.getAs("net_signed");
}
double top10MarketShare = (double) top10Total / totalMarketSigned * 100;
for (Row row : topAgencyData) {
String name = row.getAs("房地产经纪机构名称");
Long netSigned = row.getAs("net_signed");
double marketShare = (double) netSigned / totalMarketSigned * 100;
agencyNames.add(name);
netSignedList.add(netSigned);
marketShareList.add(marketShare);
}
result.put("agencyNames", agencyNames);
result.put("netSignedVolumes", netSignedList);
result.put("marketShares", marketShareList);
result.put("top10MarketShare", top10MarketShare);
long totalAgencies = agencyStats.count();
result.put("totalActiveAgencies", totalAgencies);
double hhi = agencyStats.select("net_signed")
.withColumn("market_share", col("net_signed").divide(totalMarketSigned))
.withColumn("hhi_component", pow(col("market_share"), 2))
.agg(sum("hhi_component")).first().getDouble(0);
result.put("marketConcentrationIndex", hhi * 10000);
return result;
}
public Map<String, Object> analyzeAgencyEfficiency() {
Dataset<Row> df = spark.read()
.option("header", "true")
.option("inferSchema", "true")
.csv("/data/house_signing_data.csv");
Dataset<Row> efficiencyStats = df.groupBy("房地产经纪机构名称")
.agg(sum("发布套数").alias("total_published"),
sum("签约套数").alias("total_signed"),
sum("退房套数").alias("total_cancelled"))
.filter("total_published > 0 AND total_signed > 0")
.withColumn("conversion_rate",
col("total_signed").divide(col("total_published")).multiply(100))
.withColumn("cancellation_rate",
col("total_cancelled").divide(col("total_signed")).multiply(100))
.orderBy(desc("conversion_rate"));
Dataset<Row> highConversionAgencies = efficiencyStats.limit(15);
Dataset<Row> lowCancellationAgencies = efficiencyStats
.orderBy(asc("cancellation_rate"))
.limit(15);
List<Row> conversionData = highConversionAgencies.collect();
List<Row> cancellationData = lowCancellationAgencies.collect();
Map<String, Object> result = new HashMap<>();
List<String> highConversionNames = new ArrayList<>();
List<Double> conversionRates = new ArrayList<>();
List<String> lowCancellationNames = new ArrayList<>();
List<Double> cancellationRates = new ArrayList<>();
for (Row row : conversionData) {
highConversionNames.add(row.getAs("房地产经纪机构名称"));
conversionRates.add(row.getAs("conversion_rate"));
}
for (Row row : cancellationData) {
lowCancellationNames.add(row.getAs("房地产经纪机构名称"));
cancellationRates.add(row.getAs("cancellation_rate"));
}
result.put("highConversionAgencies", highConversionNames);
result.put("conversionRates", conversionRates);
result.put("lowCancellationAgencies", lowCancellationNames);
result.put("cancellationRates", cancellationRates);
Dataset<Row> quadrantData = efficiencyStats.select("房地产经纪机构名称",
"conversion_rate",
"cancellation_rate");
double avgConversion = efficiencyStats.agg(avg("conversion_rate")).first().getDouble(0);
double avgCancellation = efficiencyStats.agg(avg("cancellation_rate")).first().getDouble(0);
List<Row> quadrantList = quadrantData.collect();
Map<String, List<String>> quadrants = new HashMap<>();
quadrants.put("star", new ArrayList<>());
quadrants.put("aggressive", new ArrayList<>());
quadrants.put("stable", new ArrayList<>());
quadrants.put("problematic", new ArrayList<>());
for (Row row : quadrantList) {
String name = row.getAs("房地产经纪机构名称");
double convRate = row.getAs("conversion_rate");
double cancRate = row.getAs("cancellation_rate");
if (convRate > avgConversion && cancRate < avgCancellation) {
quadrants.get("star").add(name);
} else if (convRate > avgConversion && cancRate >= avgCancellation) {
quadrants.get("aggressive").add(name);
} else if (convRate <= avgConversion && cancRate < avgCancellation) {
quadrants.get("stable").add(name);
} else {
quadrants.get("problematic").add(name);
}
}
result.put("efficiencyQuadrants", quadrants);
return result;
}
}
基于大数据的存量房网上签约月统计信息可视化分析系统-结语
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