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前言

  基于Python的大数据运城市二手房价数据可视化系统是一个针对运城市二手房市场设计的综合数据分析与展示平台。以下是该系统的详细介绍：
一、系统背景与目的
随着运城市房地产市场的发展，二手房交易日益活跃，相关数据量不断增大。对于购房者、房产中介以及市场研究人员来说，准确把握二手房价动态和趋势至关重要。因此，开发此系统旨在整合海量的二手房源数据，通过可视化手段清晰展示房价变化、区域差异等信息，为市场参与者提供直观、准确的决策依据。

详细视频演示

文章底部名片，联系我看更详细的演示视频

一、项目介绍

开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js

二、功能介绍

数据采集与整合

利用Python强大的数据采集工具，从多个房产交易平台、中介网站等渠道收集运城市二手房相关数据，包括房价、面积、户型、地理位置、房龄等。
对采集到的数据进行清洗和预处理，确保数据的准确性和一致性，然后进行整合存储。

数据分析与处理

运用Python的数据分析库对二手房价数据进行深入分析，如计算房价均值、中位数、标准差等统计指标。
分析房价与区域、房龄、户型等因素的相关性，通过数据挖掘算法发现潜在的价格规律和市场趋势。

可视化展示

借助Django框架构建Web应用，将分析结果以直观的可视化图表形式呈现给用户。
通过地图展示不同区域的房价分布情况，用柱状图对比不同时间段的房价变化趋势，以折线图分析房价随房龄的变化等。

三、核心代码

部分代码：

def users_login(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        if req_dict.get('role')!=None:
            del req_dict['role']
        datas = users.getbyparams(users, users, req_dict)
        if not datas:
            msg['code'] = password_error_code
            msg['msg'] = mes.password_error_code
            return JsonResponse(msg)

        req_dict['id'] = datas[0].get('id')
        return Auth.authenticate(Auth, users, req_dict)


def users_register(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {'code': normal_code, "msg": mes.normal_code}
        req_dict = request.session.get("req_dict")

        error = users.createbyreq(users, users, req_dict)
        if error != None:
            msg['code'] = crud_error_code
            msg['msg'] = error
        return JsonResponse(msg)


def users_session(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code,"msg":mes.normal_code, "data": {}}

        req_dict = {"id": request.session.get('params').get("id")}
        msg['data'] = users.getbyparams(users, users, req_dict)[0]

        return JsonResponse(msg)


def users_logout(request):
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {
            "msg": "退出成功",
            "code": 0
        }

        return JsonResponse(msg)


def users_page(request):
    '''
    '''
    if request.method in ["POST", "GET"]:
        msg = {"code": normal_code, "msg": mes.normal_code,
               "data": {"currPage": 1, "totalPage": 1, "total": 1, "pageSize": 10, "list": []}}
        req_dict = request.session.get("req_dict")
        tablename = request.session.get("tablename")
        try:
            __hasMessage__ = users.__hasMessage__
        except:
            __hasMessage__ = None
        if __hasMessage__ and __hasMessage__ != "否":

            if tablename != "users":
                req_dict["userid"] = request.session.get("params").get("id")
        if tablename == "users":
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = users.page(users, users, req_dict)
        else:
            msg['data']['list'], msg['data']['currPage'], msg['data']['totalPage'], msg['data']['total'], \
            msg['data']['pageSize'] = [],1,0,0,10

        return JsonResponse(msg)

四、效果图

五、文章目录

目 录
摘　要 1
Abstract 2
第1章　绪　论 5
1.1研究背景 5
1.2研究的目的 5
1.3国内外研究现状 6
1.4 课题研究的主要内容 6
第2章 相关技术 7
2.1 Python语言 7
2.2 Django框架 7
2.3 MySQL数据库 7
2.4 VUE技术 8
2.5 Hadoop介绍 9
2.6 推荐算法介绍 9
2.7系统运行环境 9
2.8本章小结 10
第3章　系统分析 11
3.1系统可行性分析 11
3.1.1经济可行性分析 11
3.1.2技术可行性分析 11
3.1.3操作可行性分析 11
3.2系统现状分析 12
3.3系统用例分析 12
3.4系统流程分析 14
3.5本章小结 15
第4章　系统设计 16
4.1系统功能结构设计图 16
4.2数据库设计 16
4.3本章小结 30
第5章　系统实现 31
5.1系统功能实现 31
5.1.1前台首页页面实现 31
5.1.2个人中心页面实现 32
5.2 后台模块实现 33
5.2.1管理员模块实现 33
5.2.2服务人员模块实现 38
5.3本章小结 38
第6章　系统测试 39
6.1系统测试目的 39
6.2系统功能测试 39
6.3系统测试结论 40
6.4本章小结 40
结　论 41
参考文献 42
致　谢 43

六 、源码获取

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