摘  要

房地產市場一直在發展，房價問題引起社會廣泛關注。分析房價很重要，購房者需要這些信息，投資者需要這些數據，房地產企業也需要參考這些結果。傳統房價分析方法存在不足，主要依靠個人經驗，使用數據量較少，無法適應現在快速變化的市場環境。使用Python技術可以解決這個問題，這種技術處理數據能力強，開發智能房價預測系統成為更好的選擇。

該智能系統採用B/S架構模式，使用Django框架搭建後台服務，這種設計保證系統運行穩定，後期擴展方便。系統通過Scrapy爬蟲獲取網絡數據，重點採集廣州地區新房信息，為分析工作提供充分數據支持。數據展示部分選用Echarts工具，能夠清晰呈現房價變化趨勢。系統功能包含三個主要模塊：管理員可以進行用户管理，能夠維護廣州新房數據，還可以執行線性迴歸預測分析。這套系統提供準確的房價信息，購房者可以參考這些數據，投資者可以依據這些結果，房地產企業能夠獲得市場分析報告。

關鍵詞：智能房價分析與預測系統；Django框架；

Abstract

The real estate market has been developing, and the issue of housing prices has attracted widespread attention from society. Analyzing housing prices is important. Homebuyers need this information, investors need this data, and real estate companies also need to refer to these results. The traditional methods for analyzing housing prices have shortcomings, mainly relying on personal experience and using limited data, which cannot adapt to the rapidly changing market environment. The use of Python technology can solve this problem, as this technology has strong data processing capabilities, making the development of an intelligent housing price prediction system a better choice.

This intelligent system adopts the B/S architecture mode and uses the Django framework to build backend services. This design ensures stable system operation and easy expansion in the future. The system obtains network data through Scrapy crawler, focusing on collecting new house information in Guangzhou to provide sufficient data support for analysis work. The data display section uses Echarts tool, which can clearly present the trend of housing price changes. The system functions include three main modules: administrators can manage users, maintain Guangzhou new house data, and perform linear regression prediction analysis. This system provides accurate housing price information, which homebuyers can refer to. Investors can use these results to obtain market analysis reports for real estate companies.

Key words: intelligent housing price analysis and prediction system; Django framework;

目  錄

摘  要 I

Abstract II

1 緒  論 1

1.1 研究背景 1

1.2 研究意義 2

1.3研究內容 2

2系統相關技術 3

2.1  Python簡介 4

2.2  Django框架介紹 4

2.3  大數據介紹 4

2.4  Echarts介紹 5

2.5  Scrapy爬蟲 5

2.6  本章小結 6

3 系統分析 7

3.1 需求分析 7

3.1.1系統總體分析 8

3.2 可行性分析 8

3.2.1 經濟可行性 9

3.2.2 技術可行性 9

3.2.3 運行可行性 10

3.3  需求分析 11

3.4　系統流程分析 11

3.4.1 登錄流程圖 12

3.4.2 添加新用户流程圖 13

4 系統設計 13

4.1 系統功能結構圖 14

4.2 數據庫E-R圖設計 14

4.3 系統數據表設計 14

5 詳細設計 16

5.1前台用户功能實現 18

5.2後台管理員功能的實現 19

5.3智能房價分析與預測系統看板展示 19

6 系統測試 20

6.1 功能測試 21

6.2 可用性測試 26

6.3 維護測試 27

6.4 性能測試 27

6.5 測試結果分析 27

結論 30

參考文獻 31

致  謝 33

1 緒  論

1.1 研究背景

房地產行業在全球經濟中很重要，是很多國家經濟發展的關鍵部分。最近幾年，城市發展速度加快，城市人口快速增加，住房需求越來越大，導致房地產市場持續活躍，房價變化受到廣泛關注。購房者需要了解房價，投資者需要研究房價，房地產企業也需要分析房價。

過去分析房價的方法比較落後。主要靠人工收集少量數據，加上專業人士的經驗判斷和簡單統計。這種方法有很多問題。人工收集數據速度慢，數量少，不能完整反映市場情況。簡單的統計方法不能發現房價影響因素之間的複雜關係。現在的房地產市場變化很快，影響因素很多，傳統方法越來越不夠用，分析結果常常不準確。

Python編程語言可以解決這些問題。Python有很多數據分析工具，比如Scrapy可以收集數據，Echarts可以展示數據，Django可以搭建系統。使用這些技術能夠快速處理大量房價數據，通過科學方法建立準確的預測模型。這樣可以幫助購房者、投資者和企業更好地做決定。

1.2 研究意義

這套系統對購房者特別有用。現在房價經常變化，很多人不知道該什麼時候買房。使用這個系統可以看到詳細的房價數據和預測結果，幫助人們選擇最好的買房時間。比如系統會顯示某個區域的房價變化，讓購房者知道什麼時候買房最划算。這樣既能買到合適的房子，又不會多花錢。

房地產公司也能用這個系統賺錢。開發商可以用系統看房價變化，決定什麼時候蓋房子最合適。房價要漲的時候就快點蓋，房價可能要跌的時候就慢點蓋。還可以根據系統數據設計更受歡迎的房型和價格。房屋中介可以用系統裏的專業數據給客户建議，這樣客户會更相信他們，生意就會更好。

政府部門也需要這個系統。通過系統數據可以制定更好的房地產政策，讓房價不會漲得太快也不會跌得太兇。比如某個地方房價漲得太快，政府可以提前採取措施；房價太低的地方，政府可以想辦法刺激市場。這樣房地產市場就能平穩發展。系統還能幫助把錢和資源用在最需要的地方，避免浪費。

這個系統還推動了新技術在房地產行業的應用。開發系統時使用的Python技術為這個行業帶來了新方法，讓整個行業的技術水平都提高了。現在分析房價有了更先進的手段，這對未來發展很有幫助。

1.3 研究內容

在系統開發過程中，採用B/S架構作為基礎技術方案。後端服務使用Django框架進行構建，該框架提供完善的數據庫操作接口和用户管理組件，能夠有效保證系統的數據處理能力和運行穩定性。前端界面集成Echarts可視化工具，通過折線圖、柱狀圖等多種圖表形式展示房價變化趨勢和區域價格差異，使複雜數據更易於理解。數據採集環節部署Scrapy爬蟲程序，定時從多個權威數據源獲取最新房價信息，包括廣州地區新開樓盤的具體參數，如地理位置、建築面積、銷售價格以及周邊配套設施等詳細數據，為系統分析功能提供充分的數據支持。

系統功能設計包含多個關鍵模塊。管理員模塊提供完整的用户管理體系，支持賬户審核、權限設置、狀態管理等核心功能，確保系統安全運行。數據管理模塊專門處理廣州新房數據，實現數據的添加、修改、刪除等維護操作，保證數據質量。預測分析模塊採用線性迴歸算法，綜合考慮歷史房價記錄和多項影響因素，包括地區GDP增長率、人口遷移數量、土地出讓規模等關鍵指標，建立多維度的預測模型。在模型優化方面，研究採用正則化技術來提升模型的泛化能力，避免出現過度擬合問題。整個系統設計強調實用價值和創新特色，目標是建立一個功能全面、預測準確的智能分析平台，為房地產市場的各類用户提供有效的決策參考。

當相關用户角色打開系統網站後，進入的是網站的初始頁面。在這裏，用户能夠看到該系統的一些基本功能，在成功登錄後，用户可以通過當前系統首頁、廣州新房、線性迴歸預測、房價資訊、個人中心進入各功能的頁面，然後進行相關操作。智能房價分析與預測系統展示圖，“均價統計”折線圖展示不同樓盤均價走勢，直觀呈現房價波動。“標題”詞雲圖，字體大小反映樓盤名稱提及頻率。“廣州新房總數38”，表格羅列如“越秀大學星匯錦城”等新房信息，涵蓋均價、建面、類型、產權等關鍵數據。“產權佔比”環形圖展示40年、70年產權佔比情況。右側“建面統計”柱狀圖呈現不同建面區間新房數量分佈，“類型統計”柱狀圖對比住宅、底商等不同類型房產數量。“預測均價”區域，用户可輸入樓盤標題、建面、類型、產權等信息，點擊“立即預測”獲取房價預測數據，幫助進行購房決策、投資分析等，為房地產市場參與者提供有力的數據支持。