广东省房价数据可视化分析系统-简介
本系统全称为“基于Spark+Django的广东省房价数据可视化分析系统”，是一个集数据处理、后端服务与前端展示于一体的大数据综合应用项目。其核心技术架构以后端Python语言为基础，利用Hadoop的HDFS作为分布式文件存储，承载从公开渠道获取的海量原始房价数据。在此之上，采用Spark大数据计算框架，特别是其Spark SQL模块，对非结构化、半结构化的数据进行高效的清洗、转换与多维度聚合分析。分析过程涵盖了从地理位置（如各地市、核心区域房价对比）、房屋属性（如类型、面积、产权年限）到市场特征（如楼盘标签词云、品牌房企分布）等多个层面。分析完成后的结构化结果数据，通过Django后端框架封装成RESTful API接口，为前端提供稳定、高效的数据支持。前端则采用Vue.js全家桶，并结合ElementUI与Echarts图表库，将复杂的数据以地图、柱状图、饼图、词云等多种直观、动态的可视化形式呈现给用户，从而实现对广东省房地产市场宏观态势的直观洞察与分析。
广东省房价数据可视化分析系统-技术
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 数据库：MySQL
广东省房价数据可视化分析系统-背景
选题背景 大家平时都挺关心房价的，尤其是在广东这样的经济大省，房价的变动几乎牵动着每个人的神经。网上关于房价的信息铺天盖地，但这些数据往往很零散，格式也不统一，甚至夹杂着很多无效信息。如果想对整个广东省的房地产市场有个整体的认识，比如想知道哪个城市发展潜力大，哪个区域的楼盘性价比高，光靠手动去浏览和整理，那简直是不可能完成的任务。传统的Excel或者简单的数据库处理这种体量和杂乱程度的数据，会变得非常吃力甚至直接卡死。正因为存在这种“数据量大、价值密度低、处理困难”的现实问题，才引出了利用大数据技术来解决这个问题的想法。所以，这个课题的背景，就是尝试用像Spark这样专业的大数据工具，来自动化地处理这些海量房产数据，从中挖掘出有价值的信息。
选题意义 说实话，做这个系统对我自己来说是个挺好的锻炼。它不像一些简单的增删改查管理系统，而是真正让我从头到尾实践了一次完整的大数据处理流程。从最开始用Spark去清洗那些乱七八糟的原始数据，到中间设计各种分析维度，再到最后用Django把分析结果做成API接口给前端展示，整个过程能把学到的分布式计算、后端开发和数据可视化知识都串起来，这对我个人能力的提升帮助很大。从实际应用的角度来看，这个系统虽然只是个毕设，但它确实能提供一个相对直观的方式，帮助像我们这样的普通人快速了解广东省的房产市场概况。比如，通过系统里的可视化图表，可以一眼看出不同城市之间的房价差距，或者某个城市里热门楼盘的共同特点是什么。它不能给出精准的投资建议，但作为一个了解市场、辅助判断的简化工具，还是有那么一点点参考价值的。
广东省房价数据可视化分析系统-视频展示
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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, explode, split, count, udf
from pyspark.sql.types import StringType
import re
# 假设这是在Django的某个app的views.py或一个专门的数据处理service.py中
# 1. 地理位置分析核心功能：计算广东省各地市平均房价
def get_city_avg_price(spark_df):
"""
分析各地市的平均房价
:param spark_df: 包含房价数据的Spark DataFrame
:return: 包含地市和平均房价的JSON格式字符串
"""
def extract_city(address):
if address:
# 简化版地市提取逻辑，实际情况可能更复杂
match = re.search(r'(.{2,3}市)', address)
if match:
return match.group(1)
return "未知"
extract_city_udf = udf(extract_city, StringType())
city_price_df = spark_df.filter(col("avgprice") > 0).withColumn("city", extract_city_udf(col("address")))
city_avg_price = city_price_df.groupBy("city").agg(avg("avgprice").alias("average_price"))
# 为了方便Django返回，通常会收集结果到Driver端
result = city_avg_price.filter(col("city") != "未知").orderBy(col("average_price").desc()).toJSON().collect()
return result
# 2. 楼盘标签词云分析核心功能：统计热门楼盘标签
def get_tags_word_cloud(spark_df):
"""
分析楼盘标签，生成词云数据
:param spark_df: 包含房价数据的Spark DataFrame
:return: 包含标签和计数的JSON格式字符串
"""
# 过滤掉没有标签的数据，并将标签字符串按空格或逗号分割成数组
tags_df = spark_df.filter(col("tagname").isNotNull() & (col("tagname") != ""))\
.withColumn("tag_array", split(col("tagname"), " |,"))
# 使用explode函数，将每个标签展开成单独的行
exploded_tags_df = tags_df.select(explode(col("tag_array")).alias("tag"))
# 对标签进行分组计数
word_counts = exploded_tags_df.groupBy("tag").agg(count("*").alias("value"))
# 过滤掉一些不重要的或空的标签
valid_word_counts = word_counts.filter(col("tag") != "")
# 按计数值降序排序，并取Top N（例如Top 100）
top_tags = valid_word_counts.orderBy(col("value").desc()).limit(100)
result = top_tags.toJSON().collect()
return result
# 3. 房价分层结构分析核心功能：统计不同价格区间的楼盘数量
def get_price_distribution(spark_df):
"""
分析房价的分层结构
:param spark_df: 包含房价数据的Spark DataFrame
:return: 包含价格区间和楼盘数量的JSON格式字符串
"""
# 定义价格分层逻辑
def price_tier(price):
if price <= 10000:
return "1万以下"
elif 10000 < price <= 20000:
return "1-2万"
elif 20000 < price <= 40000:
return "2-4万"
elif 40000 < price <= 60000:
return "4-6万"
elif 60000 < price <= 80000:
return "6-8万"
else:
return "8万以上"
price_tier_udf = udf(price_tier, StringType())
price_dist_df = spark_df.filter(col("avgprice") > 0)\
.withColumn("price_range", price_tier_udf(col("avgprice")))
# 按价格区间分组计数
distribution_counts = price_dist_df.groupBy("price_range").agg(count("*").alias("count"))
result = distribution_counts.orderBy(col("price_range")).toJSON().collect()
return result
# 这是一个模拟的执行入口，实际在Django中会被HTTP请求触发
if __name__ == '__main__':
spark = SparkSession.builder.appName("GuangdongHousingAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
# 假设从HDFS加载数据
# df = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/data/guangdong_housing.csv", header=True, inferSchema=True)
# 此处用一个模拟的DataFrame代替
data = [("广州市天河区xxx", 80000, "品牌房企,地铁房", "住宅"), ("佛山市禅城区yyy", 25000, "学区房,公园旁", "住宅"), ("深圳市南山区zzz", 120000, "海景房,品牌房企", "住宅")]
columns = ["address", "avgprice", "tagname", "housetype"]
df = spark.createDataFrame(data, columns)
city_result = get_city_avg_price(df)
tags_result = get_tags_word_cloud(df)
price_dist_result = get_price_distribution(df)
spark.stop()
广东省房价数据可视化分析系统-结语
这个基于Spark和Django的房价分析系统，算是我大学四年学习成果的一个小小的总结。过程中遇到了不少困难，但收获也很多。系统肯定还有很多不完善的地方，比如数据时效性和分析维度的广度，希望未来能有机会继续优化。感谢大家的支持！
【毕设分享】爆肝搞定了基于Spark+Django的房价大数据分析系统！从数据处理到可视化，把广东省的房价扒了个底朝天。想知道哪个区最贵？什么户型最火？视频里都有！对大数据毕设感兴趣的同学，评论区一起交流呀，别忘了给个三连支持一下！
