Django+Hadoop+Spark毕设项目：上海二手房数据可视化系统源码分享毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习数据挖掘

上海二手房数据可视化分析系统-简介

本项目设计并实现了一个基于Hadoop+Spark的上海二手房数据可视化分析系统。系统利用HDFS存储海量房产数据，通过Spark SQL进行分布式计算与多维度分析，并结合Django与Vue+Echarts技术栈，构建了交互式的前端可视化界面，直观揭示了房价分布、区域差异及市场热点等关键信息。

上海二手房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

上海二手房数据可视化分析系统-背景

近年来，上海作为中国的经济中心，其二手房市场持续活跃，房源信息量巨大且动态变化。对于普通购房者而言，面对海量的、非结构化的房产数据，很难从中快速、准确地把握市场的整体趋势和区域特征。传统的数据分析方法在处理如此规模的数据时显得力不从心，不仅效率低下，而且难以进行多维度、深层次的关联分析。与此同时，以Hadoop和Spark为代表的大数据技术日趋成熟，为处理和分析海量数据提供了高效且经济的解决方案。因此，将大数据技术应用于具体的民生领域，如房地产市场分析，不仅可以有效解决数据处理难题，还能从宏观和微观层面挖掘出隐藏在数据背后的价值规律，这为本次毕业设计选题提供了现实依据和技术可行性。

上海二手房数据可视化分析系统-视频展示

[video(video-FzpZvQpO-1769235720348)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/511…)]

上海二手房数据可视化分析系统-图片展示

在这里插入图片描述

上海二手房数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("ShHouseAnalysis").getOrCreate()
df = spark.read.csv("hdfs://path/to/sh_house_data.csv", header=True, inferSchema=True)
df.createOrReplaceTempView("sh_second_hand")

def get_district_avg_price():
    spark.sql("CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW district_avg AS SELECT district, COUNT(*) AS house_count, ROUND(AVG(unit_price), 2) AS avg_price FROM sh_second_hand GROUP BY district")
    result_df = spark.sql("SELECT * FROM district_avg ORDER BY avg_price DESC")
    return result_df.toPandas().to_dict(orient='records')

def get_age_price_relation():
    spark.sql("CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW age_price AS SELECT CASE WHEN house_age <= 5 THEN '0-5年' WHEN house_age <= 10 THEN '6-10年' WHEN house_age <= 20 THEN '11-20年' ELSE '20年以上' END AS age_group, AVG(unit_price) AS avg_price FROM sh_second_hand GROUP BY age_group ORDER BY avg_price DESC")
    result_df = spark.sql("SELECT * FROM age_price")
    return result_df.toPandas().to_dict(orient='records')

def find_bargain_houses():
    spark.sql("CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW district_stats AS SELECT district, AVG(unit_price) AS avg_price, STDDEV(unit_price) AS std_dev FROM sh_second_hand GROUP BY district")
    spark.sql("CREATE OR REPLACE TEMPORARY VIEW bargain_candidates AS SELECT s.district, s.community, s.unit_price, d.avg_price FROM sh_second_hand s JOIN district_stats d ON s.district = d.district WHERE s.unit_price < (d.avg_price - d.std_dev)")
    result_df = spark.sql("SELECT * FROM bargain_candidates ORDER BY unit_price ASC LIMIT 50")
    return result_df.toPandas().to_dict(orient='records')

上海二手房数据可视化分析系统-结语

本系统完成了从数据存储、分布式计算到前端可视化展示的完整流程，基本实现了对上海二手房市场的多角度分析。当然，系统还存在一些可优化的空间，比如引入更复杂的机器学习模型进行价格预测。感谢大家的观看，希望这个项目能给你带来一些启发。

如果这个基于Hadoop+Spark的毕设思路对你有帮助，别忘了给我点个赞支持一下！你正在为什么选题发愁？或者对大数据技术有什么疑问？欢迎在评论区留言，我们一起交流讨论，共同进步！

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