作者计算机毕业设计江挽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想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目目录基于大数据的一手商品房成交信息分析与可视化介绍基于大数据的一手商品房成交信息分析与可视化演示视频基于大数据的一手商品房成交信息分析与可视化演示图片基于大数据的一手商品房成交信息分析与可视化代码展示基于大数据的一手商品房成交信息分析与可视化文档展示基于大数据的一手商品房成交信息分析与可视化介绍本系统名为《基于大数据的一手商品房成交信息分析与可视化》面向一手商品房成交数据规模持续增长、传统单机处理方式难以支撑多维度分析需求的现实情况采用Hadoop与Spark构建大数据处理链路通过HDFS完成原始成交数据的分布式存储借助Spark与Spark SQL对成交记录进行清洗、聚合与统计计算并结合Pandas、NumPy完成指标加工与数值处理。系统后端提供Django与Spring Boot两个版本前者基于Python语言实现后者基于Java语言配合Spring、SpringMVC与MyBatis实现数据统一存储于MySQL前端采用Vue、ElementUI、ECharts配合HTML、CSS、JavaScript与jQuery完成页面交互与图表渲染。功能层面系统涵盖系统首页、成交数据、区域成交分析、田用途结构分析、时序走势分析、供需对比分析、成交活跃分析、库存压力分析与市场分群分析等模块能够从区域分布、用途结构、时间走势、供需关系、活跃程度、库存压力与市场分群等角度对一手商品房成交信息进行集中呈现为用户观察市场成交特征提供数据支撑。基于大数据的一手商品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一手商品房成交信息分析与可视化演示图片基于大数据的一手商品房成交信息分析与可视化代码展示frompyspark.sqlimportSparkSessionfrompyspark.sql.functionsimportcol,sum,avg,count,desc,when,litfrompyspark.sql.windowimportWindowimportpandasaspdimportnumpyasnp sparkSparkSession.builder.appName(HouseDealAnalysis).master(local[*]).config(spark.sql.shuffle.partitions,4).getOrCreate()defregion_deal_analysis():dfspark.read.option(header,true).option(inferSchema,true).csv(hdfs://localhost:9000/house/deal.csv)clean_dfdf.filter(col(deal_price).isNotNull()col(deal_area).isNotNull()).filter(col(deal_price)0).filter(col(deal_area)0)clean_dfclean_df.withColumn(unit_price,col(deal_price)/col(deal_area))region_dfclean_df.groupBy(region).agg(count(deal_id).alias(deal_count),sum(deal_area).alias(total_area),sum(deal_price).alias(total_price),avg(unit_price).alias(avg_unit_price))region_dfregion_df.withColumn(area_ratio,col(total_area)/region_df.agg(sum(total_area)).collect()[0][0])region_dfregion_df.orderBy(desc(deal_count))region_df.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs://localhost:9000/house/region_result)result_pdregion_df.toPandas()result_pd[avg_unit_price]result_pd[avg_unit_price].round(2)result_pd[area_ratio](result_pd[area_ratio]*100).round(2)result_pd.to_csv(region_analysis.csv,indexFalse,encodingutf-8)returnresult_pddeftime_trend_analysis():dfspark.read.option(header,true).option(inferSchema,true).csv(hdfs://localhost:9000/house/deal.csv)dfdf.withColumn(deal_month,col(deal_date).substr(1,7))month_dfdf.groupBy(deal_month).agg(count(deal_id).alias(month_deal_count),sum(deal_area).alias(month_area),avg(deal_price).alias(month_avg_price))window_specWindow.orderBy(deal_month)month_dfmonth_df.withColumn(last_month_count,lag(month_deal_count,1).over(window_spec))month_dfmonth_df.withColumn(growth_rate,when(col(last_month_count).isNull(),lit(0)).otherwise((col(month_deal_count)-col(last_month_count))/col(last_month_count)))month_dfmonth_df.orderBy(deal_month)month_df.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs://localhost:9000/house/month_result)result_pdmonth_df.toPandas()result_pd[growth_rate](result_pd[growth_rate]*100).round(2)result_pd[month_avg_price]result_pd[month_avg_price].round(2)returnresult_pddefmarket_segment_analysis():dfspark.read.option(header,true).option(inferSchema,true).csv(hdfs://localhost:9000/house/deal.csv)dfdf.withColumn(unit_price,col(deal_price)/col(deal_area))price_binsdf.approxQuantile(unit_price,[0.25,0.5,0.75],0.01)low,mid,highprice_bins[0],price_bins[1],price_bins[2]segment_dfdf.withColumn(segment,when(col(unit_price)low,低单价段).when((col(unit_price)low)(col(unit_price)mid),中低单价段).when((col(unit_price)mid)(col(unit_price)high),中高单价段).otherwise(高单价段))segment_resultsegment_df.groupBy(segment).agg(count(deal_id).alias(segment_count),avg(deal_area).alias(avg_area),avg(unit_price).alias(avg_price),sum(deal_price).alias(total_price))segment_resultsegment_result.withColumn(count_ratio,col(segment_count)/segment_result.agg(sum(segment_count)).collect()[0][0])segment_resultsegment_result.orderBy(desc(segment_count))segment_result.write.mode(overwrite).option(header,true).csv(hdfs://localhost:9000/house/segment_result)result_pdsegment_result.toPandas()result_pd[avg_price]result_pd[avg_price].round(2)result_pd[avg_area]result_pd[avg_area].round(2)result_pd[count_ratio](result_pd[count_ratio]*100).round(2)returnresult_pd基于大数据的一手商品房成交信息分析与可视化文档展示作者计算机毕业设计江挽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想说的话感谢大家的关注与支持网站实战项目安卓/小程序实战项目大数据实战项目深度学习实战项目