🎓 作者：计算机毕设小月哥 | 软件开发专家
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基于大数据的深圳一手房成交数据分析系统-功能介绍
深圳房产大数据分析系统是一款基于Hadoop+Spark大数据技术栈构建的房地产市场数据分析平台，采用Vue+Echarts前端可视化技术和SpringBoot后端架构实现。系统通过对深圳市一手房成交数据进行深度挖掘和分析，提供五大核心分析维度：深圳房产市场总体时间趋势分析、各行政区房地产市场空间对比分析、不同用途房产市场结构分析、市场供需关系与去化能力分析以及房价驱动因素关联性探索分析。系统运用Spark SQL、Pandas、NumPy等大数据处理技术对海量房产交易数据进行实时计算和统计分析，通过MySQL数据库存储处理结果，最终以直观的图表形式展现深圳各区域房产成交量、均价走势、库存变化、去化周期等关键指标。平台支持月度成交趋势分析、区域价格对比、用途结构占比、供需关系评估等多维度数据洞察，为房地产市场研究和决策提供数据支撑，实现了大数据技术在房地产行业的实际应用。
基于大数据的深圳一手房成交数据分析系统-选题背景意义
选题背景 随着深圳作为粤港澳大湾区核心城市地位的不断巩固，房地产市场呈现出交易数据量庞大、市场变化频繁、区域差异显著的特点。传统的房产数据分析方法往往依赖人工统计和简单的表格处理，难以应对日益增长的数据规模和复杂的分析需求。深圳作为一线城市，其房产市场涉及福田、南山、宝安、龙岗等十个行政区，各区域发展程度、人口结构、产业布局存在明显差异，导致房产成交数据呈现出多维度、多层次的复杂特征。在大数据时代背景下，如何有效整合和分析这些海量的房产交易信息，挖掘其中蕴含的市场规律和趋势，成为房地产行业和相关研究领域面临的重要课题，这为运用Hadoop、Spark等大数据技术构建智能化的房产数据分析系统提供了现实需求和技术基础。 选题意义 本课题的研究意义主要体现在技术实践和应用价值两个层面。从技术角度来看，通过将Hadoop分布式存储和Spark内存计算技术应用于房地产数据分析场景，能够验证大数据技术在实际业务中的处理能力和分析效果，为大数据技术的行业应用提供了一个具体的实践案例。系统采用Vue+Echarts实现数据可视化，结合SpringBoot后端架构，形成了完整的大数据分析技术栈，有助于深入理解各技术组件之间的协作关系。从应用价值来看，系统能够为深圳房产市场提供多维度的数据洞察，帮助相关从业人员更好地理解市场动态和区域特征。虽然作为毕业设计项目，其分析深度和数据规模相对有限，但通过对真实房产数据的处理和分析，仍能为市场研究提供一定的参考价值，同时也为后续更深入的房地产大数据研究奠定了基础框架。
基于大数据的深圳一手房成交数据分析系统-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
基于大数据的深圳一手房成交数据分析系统-视频展示
基于大数据的深圳一手房成交数据分析系统-图片展示
基于大数据的深圳一手房成交数据分析系统-代码展示
import org.apache.spark.sql.*;
import org.apache.spark.sql.types.*;
import static org.apache.spark.sql.functions.*;
import org.springframework.stereotype.Service;
import java.util.*;
@Service
public class PropertyAnalysisService {
private SparkSession spark = SparkSession.builder()
.appName("ShenZhenPropertyAnalysis")
.master("local[*]")
.config("spark.sql.adaptive.enabled", "true")
.config("spark.sql.adaptive.coalescePartitions.enabled", "true")
.getOrCreate();
public List<Map<String, Object>> analyzeMonthlyTrends() {
Dataset<Row> propertyData = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/property_db")
.option("dbtable", "property_transactions")
.option("user", "root")
.option("password", "password")
.load();
Dataset<Row> filteredData = propertyData.filter(col("district").notEqual("全市"))
.withColumn("year_month", date_format(col("transaction_date"), "yyyy-MM"));
Dataset<Row> monthlyStats = filteredData.groupBy("year_month")
.agg(sum("transaction_count").alias("total_transactions"),
avg("avg_price").alias("avg_monthly_price"),
sum("transaction_area").alias("total_area"),
avg("available_area").alias("avg_available_area"))
.orderBy("year_month");
Dataset<Row> trendsWithGrowth = monthlyStats.withColumn("price_growth_rate",
(col("avg_monthly_price").minus(lag("avg_monthly_price", 1)
.over(Window.orderBy("year_month"))))
.divide(lag("avg_monthly_price", 1)
.over(Window.orderBy("year_month"))).multiply(100));
List<Row> results = trendsWithGrowth.collectAsList();
List<Map<String, Object>> trendsList = new ArrayList<>();
for (Row row : results) {
Map<String, Object> monthData = new HashMap<>();
monthData.put("month", row.getString(0));
monthData.put("totalTransactions", row.getLong(1));
monthData.put("avgPrice", row.getDouble(2));
monthData.put("totalArea", row.getDouble(3));
monthData.put("availableArea", row.getDouble(4));
monthData.put("priceGrowthRate", row.isNullAt(5) ? 0.0 : row.getDouble(5));
trendsList.add(monthData);
}
return trendsList;
}
public List<Map<String, Object>> analyzeDistrictComparison() {
Dataset<Row> propertyData = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/property_db")
.option("dbtable", "property_transactions")
.option("user", "root")
.option("password", "password")
.load();
Dataset<Row> residentialData = propertyData.filter(col("district").notEqual("全市"))
.filter(col("usage").equalTo("住宅"));
Dataset<Row> districtStats = residentialData.groupBy("district")
.agg(sum("transaction_count").alias("total_transactions"),
sum("transaction_area").alias("total_area"),
avg("avg_price").alias("district_avg_price"),
avg("available_units").alias("avg_available_units"),
sum("available_area").alias("total_available_area"))
.withColumn("avg_unit_area", col("total_area").divide(col("total_transactions")))
.withColumn("supply_demand_ratio", col("avg_available_units").divide(col("total_transactions")));
Dataset<Row> districtRanking = districtStats.withColumn("transaction_rank",
row_number().over(Window.orderBy(col("total_transactions").desc())))
.withColumn("price_rank",
row_number().over(Window.orderBy(col("district_avg_price").desc())))
.withColumn("inventory_pressure_index",
col("total_available_area").divide(col("total_area")).multiply(100));
List<Row> results = districtRanking.orderBy(col("total_transactions").desc()).collectAsList();
List<Map<String, Object>> districtList = new ArrayList<>();
for (Row row : results) {
Map<String, Object> districtData = new HashMap<>();
districtData.put("district", row.getString(0));
districtData.put("totalTransactions", row.getLong(1));
districtData.put("totalArea", row.getDouble(2));
districtData.put("avgPrice", row.getDouble(3));
districtData.put("availableUnits", row.getDouble(4));
districtData.put("availableArea", row.getDouble(5));
districtData.put("avgUnitArea", row.getDouble(6));
districtData.put("supplyDemandRatio", row.getDouble(7));
districtData.put("transactionRank", row.getInt(8));
districtData.put("priceRank", row.getInt(9));
districtData.put("inventoryPressureIndex", row.getDouble(10));
districtList.add(districtData);
}
return districtList;
}
public Map<String, Object> analyzeSupplyDemandRelation() {
Dataset<Row> propertyData = spark.read()
.format("jdbc")
.option("url", "jdbc:mysql://localhost:3306/property_db")
.option("dbtable", "property_transactions")
.option("user", "root")
.option("password", "password")
.load();
Dataset<Row> cityData = propertyData.filter(col("district").equalTo("全市"))
.filter(col("usage").equalTo("住宅"));
Dataset<Row> monthlySupplyDemand = cityData.withColumn("year_month",
date_format(col("transaction_date"), "yyyy-MM"))
.groupBy("year_month")
.agg(avg("transaction_count").alias("monthly_demand"),
avg("available_units").alias("monthly_supply"),
avg("available_area").alias("monthly_available_area"))
.withColumn("supply_demand_ratio", col("monthly_supply").divide(col("monthly_demand")))
.withColumn("depletion_months", col("monthly_supply").divide(col("monthly_demand")))
.orderBy("year_month");
Dataset<Row> marketHealth = monthlySupplyDemand.withColumn("market_status",
when(col("supply_demand_ratio").lt(3), "供不应求")
.when(col("supply_demand_ratio").between(3, 6), "供需平衡")
.otherwise("供过于求"))
.withColumn("risk_level",
when(col("depletion_months").lt(6), "低风险")
.when(col("depletion_months").between(6, 12), "中风险")
.otherwise("高风险"));
Row latestData = marketHealth.orderBy(col("year_month").desc()).first();
Dataset<Row> districtSupplyDemand = propertyData.filter(col("district").notEqual("全市"))
.filter(col("usage").equalTo("住宅"))
.groupBy("district")
.agg(sum("transaction_count").alias("total_demand"),
avg("available_units").alias("avg_supply"))
.withColumn("district_sd_ratio", col("avg_supply").divide(col("total_demand")))
.orderBy(col("district_sd_ratio").desc());
List<Row> districtResults = districtSupplyDemand.collectAsList();
Map<String, Object> analysisResult = new HashMap<>();
analysisResult.put("latestMonth", latestData.getString(0));
analysisResult.put("monthlyDemand", latestData.getDouble(1));
analysisResult.put("monthlySupply", latestData.getDouble(2));
analysisResult.put("supplyDemandRatio", latestData.getDouble(4));
analysisResult.put("depletionMonths", latestData.getDouble(5));
analysisResult.put("marketStatus", latestData.getString(6));
analysisResult.put("riskLevel", latestData.getString(7));
List<Map<String, Object>> districtAnalysis = new ArrayList<>();
for (Row row : districtResults) {
Map<String, Object> district = new HashMap<>();
district.put("district", row.getString(0));
district.put("demand", row.getLong(1));
district.put("supply", row.getDouble(2));
district.put("ratio", row.getDouble(3));
districtAnalysis.add(district);
}
analysisResult.put("districtAnalysis", districtAnalysis);
return analysisResult;
}
}
基于大数据的深圳一手房成交数据分析系统-结语
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