毕业设计：python房源数据爬虫分析预测系统+可视化 +商品房数据+Flask框架（源码+讲解视频）?

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1、项目介绍

技术栈：
python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化
sklearn机器学习 多元线性回归预测模型、requests爬虫框架 链家一手房
一手房数据商品房数据、分析可视化预测系统
基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python的Flask框架，对链家网站上的一手房房源信息进行数据采集、分析和预测的应用系统。以下是该系统的主要介绍：

2、项目界面

（1）系统首页----数据概况

（2）房屋信息搜索、小区搜索

（3）楼盘数据

（4）商品房价格分析

（5）售房情况、标签分析、未交房数量

（6）室量分析、面积分析

（7）预测模块：sklearn机器学习 多元线性回归预测模型

（8）装修情况分析、房屋类型分析

（9）词云图分析

（10）楼盘小区详情页

（11）后台数据管理

3、部分代码

from flask import Flask,session,render_template,Blueprint,redirect,request
from config import Config
import re
from db import db
# 添加后台管理
from flask_admin import Admin
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_admin.contrib.sqla import ModelView
# 添加模型引用，模型在models文件夹已定义完成
from models.history import History
from models.house_info import house_info
from models.user import User
from flask_babelex import Babel
# 使用flask_babelex可以显示中文，该模块用于做国际化
# babel = Babel(app)



import os
app = Flask(__name__)
# 使用flask_babelex可以显示中文，该模块用于做国际化
babel = Babel(app)

app.config.from_object(Config)
db.init_app(app)



# 添加后台管理
# 初始化Flask admin
# admin = Admin(app, name="Flask Admin")
admin = Admin(app, name=u"后台管理系统", template_mode="bootstrap3")

# -----------------------------------------------------------------------------
# 3、第三步： 定义数据模型AdminView
# 定义模型   【History、User、house_info】
# 已完成，请见 models文件夹

# 4、第四步： 注册加入视图    （将模型添加到后台管理）
# admin.add_view(MyModelView(User, db.session))   参考1
# admin.add_view(ModelView(User, db.session))     参考2

admin.add_view(ModelView(house_info, db.session))
admin.add_view(ModelView(History, db.session))
# admin.add_view(ModelView(User, db.session))     # 与52行冲突


# 注册蓝图
from views.user import user
from views.page import page

app.register_blueprint(user.ub)   # 这行不要注释。否则报错
app.register_blueprint(page.pb)


@app.route('/')
def index():
    return redirect('/user/login')


@app.before_request
def before_requre():
    pat = re.compile(r'^/static')
    if re.search(pat,request.path):
        return
    if request.path == "/user/login" :
        return
    if request.path == '/user/registry':
        return
    uname = session.get('username')
    if uname:
        return None

    return redirect("/user/login")

@app.route('/<path:path>')
def catch_all(path):
    return render_template('404.html')

if __name__ == '__main__':
    app.run()

4、项目说明

基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python的Flask框架，对链家网站上的一手房房源信息进行数据采集、分析和预测的应用系统。以下是该系统的主要介绍：

数据采集：系统通过网络爬虫技术，从链家网站上获取一手房房源信息。这些信息包括楼盘名称、开发商、楼盘地址、户型、价格、面积、朝向、装修情况、楼盘特点等。在采集数据时，可以设置关键词、地区筛选、价格范围、楼盘类型等参数，以获取感兴趣的房源信息。

数据预处理：系统对采集到的房源信息进行清洗、整理和转换，以确保数据的准确性和一致性。这包括处理缺失值、异常值和重复值，进行数据格式转换等操作。

数据分析：系统利用Python中的数据分析和统计库（如Pandas、Numpy等），对一手房房源数据进行分析和建模。这包括对不同地区、楼盘类型、户型、价格范围等因素进行统计和分析。同时，系统还可以利用机器学习算法（如回归、分类等）对房源数据进行挖掘和分析。

数据预测：系统根据历史房源数据和特征，结合机器学习算法，进行房价或房源供需的预测。可以通过回归模型预测房价走势，或者通过分类模型预测楼盘的热度和销售情况等。

可视化展示：系统使用Flask框架搭建前端网页，并使用相应的可视化库（如Matplotlib、Plotly等）将数据分析结果以图表、图形等形式直观地展示出来。用户可以通过网页界面查看房源数据的趋势和变化，了解一手房市场的状况，从而做出相应的决策和调整。

用户界面和交互设计：系统提供友好的用户界面和交互设计，用户可以根据需要选择不同的房源维度和时间范围，获取感兴趣的数据和分析结果。用户还可以根据自己的需求进行图表的定制和设置，以满足个性化的展示需求。

综上所述，基于Flask的一手房链家数据采集分析预测系统是一款利用Python技术进行开发的应用系统，旨在通过数据分析和预测提供一手房市场的信息和趋势。该系统可以帮助购房者了解一手房市场的动态和趋势，从而做出更明智的购房决策。同时，该系统也可以帮助开发商和中介了解楼盘市场的需求和变化，做出更精准的定价和资源配置策略，提高销售效率和收益。

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5、源码获取方式

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