🍊作者：计算机毕设匠心工作室
🍊简介：毕业后就一直专业从事计算机软件程序开发，至今也有8年工作经验。擅长Java、Python、微信小程序、安卓、大数据、PHP、.NET|C#、Golang等。
擅长：按照需求定制化开发项目、 源码、对代码进行完整讲解、文档撰写、ppt制作。
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基于大数据的北京二手房数据分析与可视化系统-功能介绍
【Python大数据】北京二手房数据分析与可视化系统是一个基于现代大数据技术栈构建的综合性数据分析平台。该系统以后端强大的分布式计算框架Hadoop与Spark为核心，利用Python语言进行高效的数据处理与算法实现，并结合Django框架搭建稳健的服务端逻辑。前端则采用Vue.js与ElementUI构建用户友好的交互界面，通过Echarts将复杂的数据转化为直观生动的可视化图表。系统深入挖掘北京二手房市场的海量数据，对区域、价格、户型、面积、朝向、楼层、装修情况等多个维度进行系统性分析。它不仅能实现各区域均价、房源数量分布、总价区间等宏观市场洞察，还能聚焦于户型供给、面积与价格关系、建筑特征影响等专题研究。更值得一提的是，系统集成了基于K-Means聚类算法的房产性价比智能评估功能，能够自动识别不同价值定位的房源群体，为用户发现潜在的价值洼地与高地提供数据支持，最终旨在将繁杂的原始数据转化为清晰、有价值的商业洞察与决策依据。
基于大数据的北京二手房数据分析与可视化系统-选题背景意义
选题背景 北京作为我们国家的首都，房地产市场一直备受关注，可里面的门道实在复杂。海量的房源信息扑面而来，什么区域的房价、什么户型最吃香、装修和楼层对价格有多大影响，这些问题光靠看几个中介APP或者简单的表格是很难理清头绪的。传统的数据分析方法，比如用Excel手动处理，面对成千上万条数据时不仅效率低下，还很容易出错，更别提挖掘数据背后隐藏的深层规律了。随着大数据技术的发展，像Spark这样的工具为我们处理和分析海量数据提供了全新的可能，它能够快速处理庞大的数据集，进行复杂的计算，这正好能解决我们在分析北京二手房市场时遇到的瓶颈，让数据分析从简单的统计走向更深层次的洞察。 选题意义 这个项目的意义，首先体现在它提供了一个非常直观的工具，能帮着大家看懂北京的二手房市场。对于想买房的人来说，不用再被各种零散的信息搞得晕头转向，系统里清晰的区域均价对比、户型分析，能让他们快速锁定符合自己预算和需求的目标区域，省时省力。对我们做毕设的同学来说，这个项目的价值在于它是一个完整的技术实践。从用Hadoop和Spark处理大数据，到用Django和Vue搭建前后端，整个流程走下来，能让我们把课堂上学到的零散知识串联起来，真正动手做一个能跑、能看、能用的系统，这比单纯的理论学习要深刻得多。它也展示了如何将大数据技术应用到解决一个具体的生活问题上，算是一个小小的探索。虽然它只是一个毕业设计，功能上还有很大的完善空间，但它确实提供了一个从数据到洞察的完整思路，希望能给有类似需求的人带来一点小小的帮助。
基于大数据的北京二手房数据分析与可视化系统-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
基于大数据的北京二手房数据分析与可视化系统-视频展示
基于大数据的北京二手房数据分析与可视化系统-图片展示
基于大数据的北京二手房数据分析与可视化系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, desc, round, regexp_extract, when
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
from pyspark.sql.window import Window
from pyspark.sql.functions import row_number
spark = SparkSession.builder.appName("BeijingSecondHandHouseAnalysis").getOrCreate()
def analyze_district_avg_price():
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/preprocessed_data.csv", header=True, inferSchema=True)
df_filtered = df.filter((col("price") > 0) & (col("area") > 0))
df_with_price_per_sqm = df_filtered.withColumn("price_per_sqm", col("price") / col("area"))
district_avg_price = df_with_price_per_sqm.groupBy("district").agg(round(avg("price_per_sqm"), 2).alias("avg_price_per_sqm"))
district_avg_price_sorted = district_avg_price.orderBy(desc("avg_price_per_sqm"))
district_avg_price_sorted.show()
district_avg_price_sorted.write.mode("overwrite").csv("hdfs://path/to/result/district_avg_price_analysis.csv", header=True)
def kmeans_clustering_analysis():
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/preprocessed_data.csv", header=True, inferSchema=True)
df_clean = df.na.fill({"elevator": "未知"}).filter((col("price") > 0) & (col("area") > 0) & (col("year") > 0))
df_features = df_clean.withColumn("rooms", regexp_extract(col("layout"), r"(\d+)室", 1).cast("int"))
df_features = df_features.withColumn("rooms", when(col("rooms") == 0, 1).otherwise(col("rooms")))
assembler = VectorAssembler(inputCols=["area", "price", "year", "rooms"], outputCol="features_vec")
df_assembled = assembler.transform(df_features)
scaler = StandardScaler(inputCol="features_vec", outputCol="features", withStd=True, withMean=True)
scaler_model = scaler.fit(df_assembled)
df_scaled = scaler_model.transform(df_assembled)
kmeans = KMeans(featuresCol="features", predictionCol="cluster", k=5, seed=1)
model = kmeans.fit(df_scaled)
clustered_data = model.transform(df_scaled)
clustered_data.select("district", "community", "layout", "area", "price", "cluster").show(20)
clustered_data.write.mode("overwrite").csv("hdfs://path/to/result/kmeans_clustering_analysis.csv", header=True)
def find_top_communities_by_district():
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/preprocessed_data.csv", header=True, inferSchema=True)
community_count = df.groupBy("district", "community").count()
windowSpec = Window.partitionBy("district").orderBy(desc("count"))
ranked_communities = community_count.withColumn("rank", row_number().over(windowSpec))
top_10_communities = ranked_communities.filter(col("rank") <= 10)
final_result = top_10_communities.select("district", "community", "count", "rank").orderBy("district", "rank")
final_result.show(50)
final_result.write.mode("overwrite").csv("hdfs://path/to/result/top_communities_analysis.csv", header=True)
基于大数据的北京二手房数据分析与可视化系统-结语
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