摘 要近些年来，随着科技的发展，互联网技术的不断进步与成熟，推动了二手房市场结构的更迭与换代，同时也伴随着诸多问题。本文将采用Requests、Parsel、Pandas、ECharts等大数据技术，采集部分互联网平台的二手房信息，设计并开发了全国部分地区二手房数据分析的可视化系统。接下来的主要内容如下数据爬取和数据存储，采用循环爬取等方式来收集二手房信息并存储为csv文件；数据清洗，去空去重，将部分数据字段进行拆分、替换，对预进行计算数据统一做类型转换；数据解析，对数据进行频数统计、均值计算等操作；分析得到数据的可视化展示，使用Echart对数据以柱形图、饼图等多种形式展示。本课题综合应用大数据专业的多项技术，多方位分析全国部分城市二手房市场的发展趋势，为市场管理者和参与者提供决策依据，因此具有较高的市场应用价值。
目 录
一、 引言 1
（一）背景意义 1
（二）研究内容 2
二、 关键技术介绍 3
（一）Python语言 3
（二）Bs4 3
（三）JavaScript 3
三、数据采集与存储 4
（一）结构分析 4
（二）设计目标及原则 5
四、 数据清洗 6
（一）数据浏览 6
（二）数据解析 7
（三）保存清数据 8
五、 数据可视化 8
（一） 可视化大屏界面 9
(二) 可视化详细设计 10
六、总结和展望 11
七、致谢 12
参考文献 13
附录 各部分详细代码 14
一、引言
近些年来，随着科技的开展，人们逐步走进信息化的时代，所谓信息化代表着先进生产力，知识生产力成为主流，分散在各个行业，遍及在人类身边，人类活动更加信息化，信息化带来前所未有的便利同时，也带来一些挑战。世界的革新正在以全球经济发展展开信息和信息技术的变化，它在过去从没有出现的形式在社会发展变化中扮演着重要决定作用的角色，那么，可想而知结果必然导致企业信息化以及社会信息的革新在全球蓬勃的呈现。由于中国目前正处于发展中 *51今日免费论文网|www.51jrft.com +Q: ￥351916072$ 
国家，有些城市信息化并不是很先进，比如，对于租房需求上，还存在房源管理者在自家房屋粘贴广告，一些房屋消息不能及时扩散出去。进而导致一些有租房需求的公民无法及时获取信息，并且，有时小城镇公民计算机设施并不是很完善，导致在进行房屋交易利用手动管理房屋交易，难免会有数据遗漏、合同不完善等错误。由此可见，在中国，乃至全世界的每一个角落都会面临这些难题。因此，设计房屋中介平台租赁管理系统来解决一直困扰人们的难题，给人们带来很大的生活便利。
要想解决人们信息来源匮乏的问题，前提我们要确立解决问题的目标，制定合理可行的计划。要想制订出高效可行的方案，就应该从问题本身下手，利用可行的资源进行充分分配，将资源充分利用到最大化。在以前，无论是房屋租赁管理者还是中介企业都是把信息、人员、资金进行管理和利用，随着当今科技社会的发展，人们的须要也不再单一。于是，最近网上一组公民上网频率的调查显示人们逐渐更愿意网上购物可以看出，网上购物可以更便捷的服务人们的需求。然而，为了满足人们的多样化需求，信息的统筹就成了一种解决问题的重要过程。因此，从此可以看出信息资源管理对房屋中介管理有着很大的作用。
（一）背景意义
计算机技术在我国“互联网+”的时代背景下，扮演着衣食住行用五大方面的关键角色。现今房源交易市场巨大，包括国内外房产在内的房源管理系统平台成为疫情当下用户获取最新房源信息和进行实时交易的重要工具，互联网技术的完善发展助推系统更加成熟稳定，基于浏览器与服务器模式的房源信息管理系统成为房产交易的主流架构模式，可移植进入浏览器端进行用户使用。该论文系统设计基于计算机技术，区分购房者、房产中介、卖房者三大角色进行需求分析与功能设计，特别针对购房者实现房源搜索功能和在线支付功能等。随着计算机技术的更新发展，房源信息管理系统将更加便捷化与科学化。
贝壳二手房租赁系统结合国内所面临的房屋资源拥有者以及租户信息管理细致而又繁杂等难题以及国外针对互联网系统、软件研究的研究现状进行分析，以此为现状来解决和满足房屋租赁用户的需求和未来发展现状，因而贝壳二手房租赁系统含盖了若干个房屋管理模块如。根据现阶段科技时代发展，借此以有关信息处理的速度和安全性出发。贝壳二手房租赁系统的到来可以为房屋中介缩小人力和物力的投入，并且该贝壳二手房租赁系统有自动化的特点，用户能够随时更新房源等信息，这样不仅可以为房屋中介带来利益也给租房者带来极大的利益。
（二）研究内容
本文采用Python编程获取二手租房网站数据，进行数据清洗和分析，采用Html完成数据可视化。数据采集部分包括：各地关注房源人数、北京市每平方米价格分析、客户消费状态、房源发布时间、不同市平均房价；数据清洗部分包括：过滤掉多余的数据；数据分析部分包括：将每个模块需要利用的信息进行综合分析；可视化部分包括：Html页面，结合Css的渲染效果以及JavaScript动态效果进行展示。具体如图11所示。
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图11 主要研究内容
二、关键技术介绍
该文涉及爬取数据的采集、清洗、分析以及可视化等大数据的技术，下面进行归类和详细的介绍。
（一）Python语言
在上世纪八十年代末，出现了一位名为吉多范罗苏姆欧洲国家的程序员，他年轻的时候就读于荷兰国家数学和计算机科学研究院，年纪轻轻的他创立了Python 语言，Python 是一种拥有涉及大部分爬虫库、网络编程库及Python本身的标准库等许多的计算机语言。在这些涉及到的第三方库的支撑下，Python逐渐成为了一种强大的高级计算机编程语言，广泛应用于数据挖掘、网页开发、科学计算等诸多领域，能高效地实现面向大部分程序员对象的语言编程。Python 语言作为一种当世的热门语言，具有以下诸多特点，如：语法简洁清晰且明了、易读易学。广泛应用，具有非常丰富的标准库以及庞大的第三方库支持。 可移植性强，便于操作各种存储数据的文本文档和诸多数据库。面向对象广泛，可支持开源思想。 Python 具有的这些特点，使得Python 非常适合用于人们快速的开发应用。
（二）Bs4

原文链接：http://www.jxszl.com/jsj/wlw/607580.html