💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
南昌房价数据分析系统的设计与实现介绍
南昌房价数据分析系统是一款基于大数据技术架构构建的房地产数据分析平台，该系统采用Hadoop分布式存储框架结合Spark大数据计算引擎作为核心技术底座，通过Python语言开发数据处理逻辑，运用Django框架搭建后端服务体系，前端界面采用Vue框架配合ElementUI组件库和Echarts可视化工具打造用户交互界面。系统整合了南昌地区二手房交易数据，具备房价趋势分析、价格预测建模、区域房价对比、用户交流互动等核心功能模块，通过Spark SQL进行海量房产数据的快速查询与统计分析，结合Pandas和NumPy科学计算库实现数据清洗、特征工程和机器学习算法应用，为用户提供直观的数据可视化图表和精准的房价预测结果，系统支持用户注册登录、房源信息浏览、价格走势查看、在线讨论交流、举报反馈等完整业务流程，数据存储采用MySQL关系型数据库确保数据的完整性和一致性，整个系统架构充分体现了大数据技术在房地产行业数据分析场景中的实际应用价值。
南昌房价数据分析系统的设计与实现演示视频
南昌房价数据分析系统的设计与实现演示图片
南昌房价数据分析系统的设计与实现代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.regression import LinearRegression
from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
spark = SparkSession.builder.appName("NanchangHousePriceAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
def house_data_analysis_service(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/house_price").option("dbtable", "nanchang_houses").option("user", "root").option("password", "password").load()
df_filtered = df.filter(df.price.isNotNull() & df.area.isNotNull() & df.location.isNotNull())
price_stats = df_filtered.groupBy("district").agg(
avg("price").alias("avg_price"),
max("price").alias("max_price"),
min("price").alias("min_price"),
count("*").alias("house_count")
)
price_trend = df_filtered.withColumn("price_per_sqm", df_filtered.price / df_filtered.area).groupBy("district", "build_year").agg(avg("price_per_sqm").alias("avg_price_per_sqm")).orderBy("district", "build_year")
location_analysis = df_filtered.groupBy("location", "district").agg(avg("price").alias("avg_price"), count("*").alias("count")).filter(col("count") >= 5)
popular_areas = location_analysis.orderBy(desc("avg_price")).limit(10)
price_range_dist = df_filtered.withColumn("price_range",
when(df_filtered.price < 5000, "0-5000")
.when((df_filtered.price >= 5000) & (df_filtered.price < 10000), "5000-10000")
.when((df_filtered.price >= 10000) & (df_filtered.price < 15000), "10000-15000")
.otherwise("15000+")
).groupBy("price_range").count().orderBy("price_range")
monthly_trend = df_filtered.withColumn("month", month("create_time")).groupBy("month").agg(avg("price").alias("monthly_avg_price"), count("*").alias("monthly_count"))
result_stats = price_stats.toPandas().to_dict('records')
result_trend = price_trend.toPandas().to_dict('records')
result_popular = popular_areas.toPandas().to_dict('records')
result_range = price_range_dist.toPandas().to_dict('records')
result_monthly = monthly_trend.toPandas().to_dict('records')
return JsonResponse({
'status': 'success',
'district_stats': result_stats,
'price_trend': result_trend,
'popular_areas': result_popular,
'price_distribution': result_range,
'monthly_trend': result_monthly
})
def house_price_prediction_service(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/house_price").option("dbtable", "nanchang_houses").option("user", "root").option("password", "password").load()
feature_df = df.select("price", "area", "rooms", "build_year", "floor", "total_floors").filter(df.price.isNotNull())
feature_df = feature_df.withColumn("age", lit(2024) - feature_df.build_year)
feature_df = feature_df.withColumn("floor_ratio", feature_df.floor / feature_df.total_floors)
assembler = VectorAssembler(inputCols=["area", "rooms", "age", "floor_ratio"], outputCol="features")
training_data = assembler.transform(feature_df).select("features", "price")
lr = LinearRegression(featuresCol="features", labelCol="price")
model = lr.fit(training_data)
train_predictions = model.transform(training_data)
evaluator = RegressionEvaluator(labelCol="price", predictionCol="prediction", metricName="rmse")
rmse = evaluator.evaluate(train_predictions)
area = float(request.GET.get('area', 100))
rooms = int(request.GET.get('rooms', 3))
build_year = int(request.GET.get('build_year', 2015))
floor = int(request.GET.get('floor', 10))
total_floors = int(request.GET.get('total_floors', 20))
age = 2024 - build_year
floor_ratio = floor / total_floors
input_data = spark.createDataFrame([(area, rooms, age, floor_ratio)], ["area", "rooms", "age", "floor_ratio"])
input_features = assembler.transform(input_data)
prediction_result = model.transform(input_features)
predicted_price = prediction_result.select("prediction").collect()[0]["prediction"]
confidence_interval = predicted_price * 0.15
return JsonResponse({
'status': 'success',
'predicted_price': round(predicted_price, 2),
'confidence_lower': round(predicted_price - confidence_interval, 2),
'confidence_upper': round(predicted_price + confidence_interval, 2),
'model_accuracy': f"RMSE: {rmse:.2f}",
'input_params': {
'area': area,
'rooms': rooms,
'build_year': build_year,
'floor': floor,
'total_floors': total_floors
}
})
def data_visualization_service(request):
df = spark.read.format("jdbc").option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/house_price").option("dbtable", "nanchang_houses").option("user", "root").option("password", "password").load()
chart_type = request.GET.get('chart_type', 'price_distribution')
if chart_type == 'price_distribution':
price_dist = df.select("district", "price").groupBy("district").agg(
avg("price").alias("avg_price"),
count("*").alias("count")
).filter(col("count") >= 10)
chart_data = price_dist.orderBy(desc("avg_price")).toPandas()
districts = chart_data['district'].tolist()
prices = chart_data['avg_price'].tolist()
result = {
'chart_type': 'bar',
'labels': districts,
'data': prices,
'title': '南昌各区域平均房价分布'
}
elif chart_type == 'price_trend':
trend_data = df.withColumn("year_month", date_format("create_time", "yyyy-MM")).groupBy("year_month").agg(avg("price").alias("avg_price")).orderBy("year_month")
trend_pd = trend_data.toPandas()
months = trend_pd['year_month'].tolist()
prices = trend_pd['avg_price'].tolist()
result = {
'chart_type': 'line',
'labels': months,
'data': prices,
'title': '南昌房价月度趋势图'
}
elif chart_type == 'area_price_scatter':
scatter_data = df.select("area", "price").filter(df.area.between(50, 200) & df.price.between(3000, 20000)).sample(0.1)
scatter_pd = scatter_data.toPandas()
areas = scatter_pd['area'].tolist()
prices = scatter_pd['price'].tolist()
correlation = np.corrcoef(areas, prices)[0, 1]
result = {
'chart_type': 'scatter',
'x_data': areas,
'y_data': prices,
'correlation': round(correlation, 3),
'title': '房屋面积与价格关系散点图'
}
return JsonResponse({
'status': 'success',
'chart_data': result,
'data_count': df.count(),
'update_time': '2024-01-01'
})
南昌房价数据分析系统的设计与实现文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学校实战项目 计算机毕业设计选题推荐
