企业官网建设流程全解析

💖💖作者：计算机毕业设计杰瑞
💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！
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基于大数据的二手房成交信息分析与可视化介绍

本系统名为《基于大数据的二手房成交信息分析与可视化》，面向二手房交易场景下的成交数据展开分析与展示。系统以Hadoop与HDFS作为底层数据存储支撑，借助Spark与Spark SQL完成成交数据的清洗、聚合与统计计算，并结合Pandas、NumPy对分析结果做进一步处理。后端提供Python与Java两个版本，分别基于Django与Spring Boot实现，数据统一存储于MySQL。前端采用Vue、ElementUI、Echarts与HTML、CSS、JavaScript、jQuery构建页面与图表展示。功能层面涵盖二手房详情、时间趋势分析、区域分布分析、用途结构分析、规模层级分析、成交活跃分析、成交节奏分析以及市场模式分析等模块，能够从时间、空间、用途、规模等多个维度呈现二手房成交信息，帮助使用者较为直观地了解市场成交状况与变化特征。

基于大数据的二手房成交信息分析与可视化演示视频

演示视频

基于大数据的二手房成交信息分析与可视化演示图片

基于大数据的二手房成交信息分析与可视化代码展示

frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,count,avg,sum,date_format,when,descimportpandasaspdimportnumpyasnp spark=SparkSession.builder.appName("SecondHandHouseAnalysis").config("spark.sql.warehouse.dir","/user/hive/warehouse").enableHiveSupport().getOrCreate()house_df=spark.read.format("csv").option("header","true").option("inferSchema","true").load("hdfs://localhost:9000/second_hand_house/deal_info.csv")house_df.createOrReplaceTempView("house_deal")deftime_trend_analysis():trend_df=spark.sql("SELECT date_format(deal_time, 'yyyy-MM') AS deal_month, COUNT(*) AS deal_count, AVG(deal_price) AS avg_price FROM house_deal GROUP BY date_format(deal_time, 'yyyy-MM') ORDER BY deal_month")trend_pd=trend_df.toPandas()trend_pd["deal_month"]=pd.to_datetime(trend_pd["deal_month"])trend_pd=trend_pd.sort_values("deal_month")trend_pd["avg_price"]=trend_pd["avg_price"].round(2)trend_pd["deal_count"]=trend_pd["deal_count"].astype(int)result=trend_pd.to_dict(orient="records")returnresultdefregion_distribution_analysis():region_df=spark.sql("SELECT region_name, COUNT(*) AS deal_count, SUM(deal_amount) AS total_amount, AVG(unit_price) AS avg_unit_price FROM house_deal GROUP BY region_name ORDER BY deal_count DESC")region_pd=region_df.toPandas()region_pd["total_amount"]=region_pd["total_amount"].round(2)region_pd["avg_unit_price"]=region_pd["avg_unit_price"].round(2)region_pd["deal_ratio"]=(region_pd["deal_count"]/region_pd["deal_count"].sum()).round(4)region_pd=region_pd.sort_values("deal_ratio",ascending=False)result=region_pd.to_dict(orient="records")returnresultdefdeal_activity_analysis():activity_df=spark.sql("SELECT region_name, COUNT(*) AS deal_count, COUNT(DISTINCT date_format(deal_time, 'yyyy-MM-dd')) AS active_days, COUNT(*) / COUNT(DISTINCT date_format(deal_time, 'yyyy-MM-dd')) AS avg_daily_deal FROM house_deal GROUP BY region_name")activity_pd=activity_df.toPandas()activity_pd["avg_daily_deal"]=activity_pd["avg_daily_deal"].round(2)activity_pd["active_level"]=np.where(activity_pd["avg_daily_deal"]>=activity_pd["avg_daily_deal"].mean(),"活跃","一般")activity_pd=activity_pd.sort_values("avg_daily_deal",ascending=False)result=activity_pd.to_dict(orient="records")returnresult

基于大数据的二手房成交信息分析与可视化文档展示

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