毕业设计-基于大数据的房地产数据分析与预测-python

前言

 📅大四是整个大学期间最忙碌的时光,一边要忙着备考或实习为毕业后面临的就业升学做准备,一边要为毕业设计耗费大量精力。近几年各个学校要求的毕设项目越来越难,有不少课题是研究生级别难度的,对本科同学来说是充满挑战。为帮助大家顺利通过和节省时间与精力投入到更重要的就业和考试中去,学长分享优质的选题经验和毕设项目与技术思路。

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选题指导: https://blog.csdn.net/qq_37340229/article/details/128243277

大家好,这里是海浪学长毕设专题,本次分享的课题是

🎯基于大数据的房地产数据分析

课题背景和意义

近年来，大数据一词越来越频繁地被提及， 它通常被描述为信息爆炸时代产生的海量数据。 全球咨询公司麦肯锡指出：“大数据已经渗透到 每一个行业和业务职能领域，决策将基于对海量 数据的挖掘和分析而做出，大数据将日益成为重 要的生产要素”。关于大数据的内涵，研究机构 Gartner认为：“大数据是需要新的处理模式才 能具有更强的决策力、洞察力和流程优化能力的 海量、高增长率和多样化的信息资产”。尽管目 前尚未对大数据形成统一的认知，但是业界和学 术界普遍认为大数据具有“4V”特征：①体量大 （Volume），大数据的数据量将达 PB、EB、ZB级；②种类多（Variety），大数据是由文字、声音、 视频、多媒体等组成的结构化、半结构化和非结 构化的多维异构数据；③速度快（Velocity）， 在海量数据的情况下，大数据仍需做到实时处 理；④价值密度低（Value），应用价值大但价值 密度低，通过对海量数据进行提取、处理和分析， 才能获得很小一部分有用的信息。

房地产业作为对国民经济和城市经济发展 具有重大影响的产业部门，在发展中面临诸多 问题，需要政府及有关部门在对房地产市场发 展进行正确预判的基础上科学决策、积极引导， 促进房地产业的健康发展。房地产市场拥有着海 量的数据积累，房地产市场分析都将围绕这些数据展开，从而为政府及有关部门决策提供重 要参考。面对数据信息的急剧增长，房地产市场 分析必须借助大数据的挖掘和分析技术，将海 量数据转化成为有洞察力、决策力和有价值的 知识，正确判断市场趋势、科学引导资源配置、 服务社会经济发展。

实现技术思路

数据采集

1. 根据需要，确定房价数据所需要的信息，例如：城市、小区、房屋面积、房屋类型、价格等信息；

2. 根据需求，设计一个爬虫程序，从网站上爬取房价数据，并把数据按照特定格式存入数据库；

import requests
import re

# 爬取数据网站url
url = ‘http://example.com/house/prices’

# 请求url
response = requests.get(url)

# 正则表达式匹配数据
pattern = re.compile('<div class="house-price">(.*?)</div>', re.S)
house_price_list = re.findall(pattern, response.text)

# 将数据存入数据库
for house_price in house_price_list:
    save_data_into_database(house_price)

数据清洗

1. 首先，检查房价数据的缺失值，并确定缺失值的替换方式，比如用平均值替换，或者用上一条记录的数据替换，等等。

2. 然后，检查房价数据的异常值，如果存在异常值，则需要确定异常值的处理方式，比如删除，修正，或者替换为正常值。

3. 再然后，检查房价数据中重复的记录，并删除重复的记录。

4. 最后，检查房价数据中的字段类型和格式，如果发现有不符合要求的字段，则需要进行修正。

# 检查缺失值，替换缺失值
# 替换方式：用平均值替换
mean_value = df['price'].mean()
df['price'] = df['price'].fillna(mean_value)

# 检查异常值，删除异常值
# 异常值定义：价格大于最大值的1.5倍
max_value = df['price'].max()
df = df[df['price'] < max_value * 1.5]

# 检查重复记录，删除重复记录
df = df.drop_duplicates()

# 检查字段类型和格式，修正字段类型和格式
# 修正字段price的类型为int
df['price'] = df['price'].astype(int)

模型训练

1.获取数据：首先从各种可能的数据源获取关于房价的数据，包括但不限于位置、面积、特征、当前售价等。

2.预处理数据：将获取到的数据进行预处理，包括缺失值处理、异常值处理、数据归一化等。

3.构建模型：根据预处理后的数据构建预测模型，可以采用回归模型或深度学习模型等。

4.模型训练：使用训练数据对模型进行训练，调整模型参数，使模型能够更好地拟合数据，从而达到最佳效果。

5.模型评估：使用测试数据对训练后的模型进行评估，通过比较预测结果和真实值，来判断模型的准确率。

# 导入必要的库
import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.linear_model import LinearRegression

# 读取数据
df = pd.read_csv('house_price.csv')

# 数据预处理
# 缺失值处理
df.fillna(df.mean(), inplace=True)
# 异常值处理
df = df[(df['price'] - df['price'].mean()).abs() <= 3*df['price'].std()]
# 数据归一化
df = (df - df.mean()) / df.std()

# 构建模型
X = df.iloc[:, :-1].values
y = df.iloc[:, -1].values
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=.3, random_state=0)
regressor = LinearRegression()
regressor.fit(X_train, y_train)

# 模型评估
y_pred = regressor.predict(X_test)
score = regressor.score(X_test, y_test)
print('模型准确度：',score)

数据分析

1、首先，从相关的数据源中收集有关房价的数据，包括房价、地区、房型等；

2、从数据中提取有关房价的趋势，用可视化技术来表示出来；

3、使用统计学方法，比如回归分析，来探索影响房价的主要变量；

4、将每个变量的影响程度可视化，以便更清楚地理解每个变量对房价的影响；

5、结合一些可视化技术，将房价的趋势与影响因素联系起来，从而更好地理解房价的变化。

# 导入相关的库
import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns

# 导入数据
df = pd.read_csv("house_price.csv")

# 查看数据
print(df.head())

# 可视化房价趋势
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.lineplot(x="date", y="price", data=df)
plt.title("House Price Trend")
plt.show()

# 用回归分析探索影响房价的主要变量
from sklearn.linear_model import LinearRegression
X = df[['area', 'room_num']]
y = df['price']
lr = LinearRegression()
lr.fit(X, y)

# 可视化每个变量的影响程度
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.barplot(x=X.columns.values, y=lr.coef_)
plt.title("House Price Factors")
plt.show()

# 将房价趋势与影响因素联系起来
plt.figure(figsize=(10, 6))
sns.scatterplot(x="area", y="price", data=df, hue="room_num")
plt.title("House Price Trend and Factors")
plt.show()

实现效果图样例

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最后