💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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 深度学习实战项目
基于大数据的广东省房价数据可视化分析系统介绍
基于大数据的广东省房价数据可视化分析系统是一个集数据采集、处理、分析和可视化于一体的综合性平台，该系统充分运用Hadoop分布式存储框架和Spark大数据计算引擎，对广东省各地区房价数据进行深度挖掘和智能分析。系统采用Python作为主要开发语言，结合Django强大的Web开发框架构建后端服务，前端则运用Vue.js配合ElementUI组件库和Echarts图表库打造直观友好的用户界面。在数据处理层面，系统通过HDFS实现海量房价数据的分布式存储，利用Spark SQL进行高效的数据查询和计算，同时集成Pandas和NumPy等科学计算库处理复杂的数据分析任务。系统核心功能涵盖时间趋势分析模块，能够展现不同时期房价变化规律；地理位置分析模块，深入探索各区域房价分布特征；房型价格分析模块，对比不同户型的价格差异；市场结构分析模块，解析房地产市场的整体构成；楼盘特色分析模块，挖掘楼盘属性与价格的关联关系。通过MySQL数据库存储用户信息和系统配置，确保数据安全和系统稳定运行，为房地产市场研究和决策提供科学可靠的数据支撑。
基于大数据的广东省房价数据可视化分析系统演示视频
基于大数据的广东省房价数据可视化分析系统演示图片
基于大数据的广东省房价数据可视化分析系统代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import *
from pyspark.sql.types import *
import pandas as pd
import numpy as np
from django.http import JsonResponse
from django.views import View
import json
from datetime import datetime, timedelta
import pymysql
def time_trend_analysis(request):
spark = SparkSession.builder.appName("HousePriceTrendAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
df = spark.sql("SELECT price, trade_date, region FROM house_price_data WHERE trade_date >= date_sub(current_date(), 365)")
monthly_data = df.withColumn("month", date_format(col("trade_date"), "yyyy-MM")).groupBy("month", "region").agg(avg("price").alias("avg_price"), count("*").alias("trade_count"))
trend_data = monthly_data.orderBy("month", "region").collect()
result_dict = {}
for row in trend_data:
month = row["month"]
region = row["region"]
avg_price = float(row["avg_price"])
trade_count = int(row["trade_count"])
if month not in result_dict:
result_dict[month] = {}
result_dict[month][region] = {"avg_price": avg_price, "trade_count": trade_count}
price_change_data = []
sorted_months = sorted(result_dict.keys())
for i in range(1, len(sorted_months)):
current_month = sorted_months[i]
previous_month = sorted_months[i-1]
for region in result_dict[current_month]:
if region in result_dict[previous_month]:
current_price = result_dict[current_month][region]["avg_price"]
previous_price = result_dict[previous_month][region]["avg_price"]
price_change = ((current_price - previous_price) / previous_price) * 100
price_change_data.append({"month": current_month, "region": region, "price_change": round(price_change, 2)})
spark.stop()
return JsonResponse({"trend_data": result_dict, "price_change_data": price_change_data})
def geographic_location_analysis(request):
spark = SparkSession.builder.appName("GeographicLocationAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
geo_df = spark.sql("SELECT latitude, longitude, price, region, district, building_area FROM house_price_data WHERE latitude IS NOT NULL AND longitude IS NOT NULL")
region_stats = geo_df.groupBy("region").agg(avg("price").alias("avg_price"), max("price").alias("max_price"), min("price").alias("min_price"), count("*").alias("house_count"))
district_stats = geo_df.groupBy("region", "district").agg(avg("price").alias("avg_price"), stddev("price").alias("price_stddev"), count("*").alias("house_count"))
price_density_data = geo_df.select("latitude", "longitude", "price").rdd.map(lambda row: {"lat": float(row["latitude"]), "lng": float(row["longitude"]), "price": float(row["price"])}).collect()
heat_map_data = []
lat_step = 0.01
lng_step = 0.01
for lat in np.arange(22.0, 25.5, lat_step):
for lng in np.arange(113.0, 117.0, lng_step):
nearby_prices = [point["price"] for point in price_density_data if abs(point["lat"] - lat) < lat_step/2 and abs(point["lng"] - lng) < lng_step/2]
if len(nearby_prices) > 0:
avg_nearby_price = sum(nearby_prices) / len(nearby_prices)
heat_map_data.append({"lat": round(lat, 3), "lng": round(lng, 3), "intensity": round(avg_nearby_price/10000, 2)})
region_result = [{"region": row["region"], "avg_price": float(row["avg_price"]), "max_price": float(row["max_price"]), "min_price": float(row["min_price"]), "house_count": int(row["house_count"])} for row in region_stats.collect()]
district_result = [{"region": row["region"], "district": row["district"], "avg_price": float(row["avg_price"]), "price_stddev": float(row["price_stddev"]) if row["price_stddev"] else 0, "house_count": int(row["house_count"])} for row in district_stats.collect()]
spark.stop()
return JsonResponse({"region_stats": region_result, "district_stats": district_result, "heat_map_data": heat_map_data})
def house_type_price_analysis(request):
spark = SparkSession.builder.appName("HouseTypePriceAnalysis").config("spark.sql.adaptive.enabled", "true").getOrCreate()
house_type_df = spark.sql("SELECT room_count, hall_count, bathroom_count, price, building_area, region FROM house_price_data WHERE room_count IS NOT NULL")
house_type_df = house_type_df.withColumn("house_type", concat(col("room_count"), lit("室"), col("hall_count"), lit("厅"), col("bathroom_count"), lit("卫")))
house_type_df = house_type_df.withColumn("unit_price", col("price") / col("building_area"))
type_price_stats = house_type_df.groupBy("house_type").agg(avg("price").alias("avg_total_price"), avg("unit_price").alias("avg_unit_price"), count("*").alias("house_count"), avg("building_area").alias("avg_area"))
region_type_stats = house_type_df.groupBy("region", "house_type").agg(avg("price").alias("avg_price"), count("*").alias("count")).orderBy("region", "house_type")
price_range_analysis = house_type_df.select("house_type", "price").rdd.map(lambda row: (row["house_type"], row["price"])).groupByKey().mapValues(list).collect()
price_distribution = {}
for house_type, prices in price_range_analysis:
price_list = list(prices)
price_ranges = {"0-50万": 0, "50-100万": 0, "100-200万": 0, "200-500万": 0, "500万以上": 0}
for price in price_list:
if price < 500000:
price_ranges["0-50万"] += 1
elif price < 1000000:
price_ranges["50-100万"] += 1
elif price < 2000000:
price_ranges["100-200万"] += 1
elif price < 5000000:
price_ranges["200-500万"] += 1
else:
price_ranges["500万以上"] += 1
price_distribution[house_type] = price_ranges
type_result = [{"house_type": row["house_type"], "avg_total_price": float(row["avg_total_price"]), "avg_unit_price": float(row["avg_unit_price"]), "house_count": int(row["house_count"]), "avg_area": float(row["avg_area"])} for row in type_price_stats.collect()]
region_type_result = [{"region": row["region"], "house_type": row["house_type"], "avg_price": float(row["avg_price"]), "count": int(row["count"])} for row in region_type_stats.collect()]
spark.stop()
return JsonResponse({"type_stats": type_result, "region_type_stats": region_type_result, "price_distribution": price_distribution})
基于大数据的广东省房价数据可视化分析系统文档展示
💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙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 深度学习实战项目
