广东省房价数据可视化分析系统-简介
本系统全称为“基于Hadoop+Spark的广东省房价数据可视化分析系统”，它是一个集数据处理、后端服务与前端可视化于一体的综合性大数据毕业设计项目。在技术实现上，系统后端采用了Python语言及主流的Django框架，负责处理业务逻辑与数据接口；而在核心的数据处理与分析层面，系统深度整合了Hadoop生态系统，利用HDFS作为分布式文件系统存储海量的房产原始数据，并借助Spark框架强大的内存计算能力进行高效的数据清洗、转换和聚合分析。具体来说，我们通过Spark SQL对数十万条房产数据进行多维度、细粒度的探查，以挖掘其背后的市场规律。前端界面则基于Vue全家桶和ElementUI组件库进行构建，通过集成强大的Echarts图表库，将后台分析出的复杂数据，如广东省各地市房价分布、不同房屋类型的价格差异、楼盘标签词云、开盘时间趋势等，转化为一系列直观、动态、可交互的数据可视化图表，如地图、柱状图、饼图、折线图等。整个系统从数据采集（已完成）到存储、分析、再到最终呈现，形成了一个完整的大数据处理链路，旨在为计算机专业的同学提供一个兼具技术深度与业务价值的毕业设计范例，完整地展示了如何运用大数据技术解决一个贴近现实的分析课题。
广东省房价数据可视化分析系统-技术
开发语言：Python或Java 大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制） 后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis) 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
广东省房价数据可视化分析系统-背景
选题背景 这些年，咱们国家经济发展挺快的，尤其是在广东这样的沿海发达省份，房地产市场一直都是大家伙儿特别关心的话题。不管是准备买房安家，还是做点投资，房价的变动都牵动着很多人的心。但是，我们平时接触到的信息往往比较零散，可能是某个中介的朋友圈，也可能是某个楼盘的宣传单，缺乏一个全面、整体的视角。这就导致很多人在做决策时有点“盲人摸象”的感觉。恰好，现在大数据技术越来越成熟，像Hadoop和Spark这些以前只在大型互联网公司里听说的技术，也慢慢变成了我们可以学习和使用的工具。所以我就在想，能不能利用这些学到的技术，去处理一下网上公开的、海量的房产数据，比如从链家这样的平台上获取的数据。把这些看似杂乱无章的数据系统地整理和分析一下，看看能不能从一个更宏观、更客观的角度来观察广东省的房地产市场到底是什么样的。说白了，就是想用技术手段，把一大堆数据变成咱们看得懂的图表和结论，让市场信息变得更透明一点。
选题意义 说实话，做这个毕业设计，首先对我自己来说，是一次非常宝贵的实践机会。在学校里学了那么多关于Python、数据库、还有Hadoop和Spark的理论知识，总想找个机会把它们串起来用一用。这个项目正好让我把从数据处理、后端开发到前端展示的整个流程都走了一遍，对整个Web应用和大数据处理的链路有了更实在的认识，这比单纯看书本理论要深刻得多。从实际应用的角度来看，这个系统虽然算不上什么商业级的预测工具，但它确实能提供一些有价值的参考。比如，一个正准备在广东买房的同学，可以通过这个系统快速了解不同城市、甚至同一个城市不同区域的房价大概在什么水平，哪些地方楼盘比较集中。它通过Echarts生成的可视化图表，能把枯燥的数字变得一目了然，帮助大家快速建立对区域市场的认知。对其他计算机专业的同学来说，这个项目也算是一个比较完整的范例，如果有人对大数据方向感兴趣但不知道从何下手，或许可以从这个项目里找到一些灵感。总的来说，它更多的是一次技术能力的综合演练与分享，如果能顺便帮助到一些人更好地理解房价数据，那这个毕设的意义就更大了。
广东省房价数据可视化分析系统-图片展示
广东省房价数据可视化分析系统-代码展示
from pyspark.sql.functions import avg, col, count, when, regexp_extract, year
from django.http import JsonResponse
# 假设spark_df是已经从HDFS加载并缓存的Spark DataFrame
# spark = SparkSession.builder.appName("GuangdongHousePriceAnalysis").getOrCreate()
# spark_df = spark.read.parquet("hdfs://your_namenode/path/to/data").cache()
def analyze_city_price_distribution(request):
"""
1. 广东省各地市房价分布分析
业务逻辑：过滤无效价格，按城市分组，计算平均房价，并降序排列
"""
spark = SparkSession.builder.appName("CityPriceAnalysis").getOrCreate()
# 此处为模拟，实际应从缓存或HDFS加载
# data = [("广州天河...", 50000), ("深圳南山...", 80000), ("佛山禅城...", 20000), ("广州番禺...", 35000)]
# spark_df = spark.createDataFrame(data, ["address", "avgprice"])
result_df = spark_df.filter(col("avgprice") > 0).withColumn(
"city",
when(col("address").contains("广州"), "广州")
.when(col("address").contains("深圳"), "深圳")
.when(col("address").contains("佛山"), "佛山")
.when(col("address").contains("东莞"), "东莞")
.when(col("address").contains("惠州"), "惠州")
.when(col("address").contains("珠海"), "珠海")
.otherwise("其他")
).groupBy("city").agg(
avg("avgprice").alias("average_price")
).orderBy(col("average_price").desc())
result_list = [{"city": row["city"], "price": round(row["average_price"], 2)} for row in result_df.collect()]
# 过滤掉 "其他" 类别
final_data = [item for item in result_list if item['city'] != '其他']
chart_data = {
'cities': [item['city'] for item in final_data],
'prices': [item['price'] for item in final_data]
}
return JsonResponse(chart_data)
def analyze_house_type_price(request):
"""
2. 不同房屋类型价格分析
业务逻辑：过滤掉无效价格和类型，按房屋类型分组，计算平均价格
"""
spark = SparkSession.builder.appName("HouseTypeAnalysis").getOrCreate()
# 此处为模拟
# data = [("住宅", 30000), ("商业", 25000), ("写字楼", 28000), ("住宅", 40000)]
# spark_df = spark.createDataFrame(data, ["housetype", "avgprice"])
result_df = spark_df.filter(
(col("avgprice") > 0) & (col("housetype").isNotNull()) & (col("housetype") != "")
).groupBy("housetype").agg(
avg("avgprice").alias("average_price"),
count("*").alias("count")
).orderBy(col("average_price").desc())
# 过滤掉样本量过少的数据，例如少于10个
filtered_results = result_df.filter(col("count") > 10)
final_list = [
{"name": row["housetype"], "value": round(row["average_price"], 2)}
for row in filtered_results.collect()
]
chart_data = {
'type_prices': final_list
}
return JsonResponse(chart_data)
def analyze_opening_date_trend(request):
"""
3. 开盘时间分布分析 (按年份)
业务逻辑：提取年份，过滤无效年份，按年份分组，统计楼盘数量
"""
spark = SparkSession.builder.appName("OpenDateAnalysis").getOrCreate()
# 此处为模拟
# data = [("2020-05",), ("2021-10",), ("2020-11",), ("99",), (None,)]
# spark_df = spark.createDataFrame(data, ["opendate"])
result_df = spark_df.filter(
col("opendate").isNotNull() & (col("opendate") != "99")
).withColumn(
"year", regexp_extract(col("opendate"), r"(\d{4})", 1)
).filter(
col("year") != ""
).groupBy("year").agg(
count("*").alias("project_count")
).orderBy(col("year").asc())
# 过滤掉不合理的年份，比如2030年以后或者2000年以前
valid_years_df = result_df.filter((col("year") >= "2000") & (col("year") <= "2025"))
final_list = [
{"year": row["year"], "count": row["project_count"]}
for row in valid_years_df.collect()
]
chart_data = {
'years': [item['year'] for item in final_list],
'counts': [item['count'] for item in final_list]
}
return JsonResponse(chart_data)
广东省房价数据可视化分析系统-结语
感谢大家的关注！这个基于Hadoop和Spark的房价分析系统，从最初的一个想法到最终的实现，是我大学四年所学知识的一次综合检验。过程虽然充满挑战，但也收获满满。希望这个小小的项目，不仅能作为我的毕业答卷，也能为对大数据方向感兴趣的学弟学妹们提供一些参考和灵感。如果它能让你对数据分析产生一点点兴趣，那便是我最大的荣幸。再次感谢！
一个完整的“基于Hadoop+Spark的广东省房价数据可视化分析系统”终于出炉！用Python+Django驱动后端，Spark进行数据分析，最后通过Echarts展现超酷的动态图表！想知道广州哪个区房价最高？不同产权年限的房子价格差多少？这个系统都能告诉你！ 大家觉得哪个城市未来的房价最有潜力？欢迎在评论区一起交流探讨呀！求个一键三连支持一下，感谢！
