本科畢業(yè)設(shè)計(jì)（論文）基于python的二手房數(shù)據(jù)分析與可視化摘要房地產(chǎn)市場(chǎng)是關(guān)乎國(guó)計(jì)民生的重要經(jīng)濟(jì)產(chǎn)業(yè)，隨著經(jīng)濟(jì)的飛快發(fā)展，購(gòu)房問(wèn)題已逐漸成為廣大居民日益關(guān)注的焦點(diǎn)。怎樣根據(jù)目前房?jī)r(jià)的走勢(shì)來(lái)進(jìn)行未來(lái)房?jī)r(jià)的預(yù)測(cè)成為人們研究的熱點(diǎn)，隨著機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展，這一問(wèn)題逐漸得到了解決。二手房數(shù)據(jù)可視化通過(guò)使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)以及Requests和Beautifulsoup庫(kù)，從互聯(lián)網(wǎng)上收集了大量與二手房相關(guān)的數(shù)據(jù)。在對(duì)這些數(shù)據(jù)進(jìn)行嚴(yán)格的清洗和預(yù)處理后存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中，以確保分析結(jié)果準(zhǔn)確可靠。通過(guò)多種數(shù)據(jù)分析可視化技術(shù)，如Echarts和Matplotlib等，深入探討了二手房市場(chǎng)的基本特征，包括價(jià)格分布、地理位置分布、房型結(jié)構(gòu)等，揭示了市場(chǎng)的主要趨勢(shì)和特點(diǎn)。此外，通過(guò)建立決策樹(shù)模型，進(jìn)一步分析了不同類(lèi)別房源的特點(diǎn)和分布規(guī)律，對(duì)不同參數(shù)配置的房源房?jī)r(jià)進(jìn)行預(yù)測(cè)和分析。通過(guò)上述分析，可以了解目前二手房市場(chǎng)的各種特征和房源分布情況，為房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)商、政策制定者和購(gòu)房者提供了數(shù)據(jù)依據(jù)和決策參考，并通過(guò)可視化展示大量的二手房銷(xiāo)售數(shù)據(jù)。有助于提高市場(chǎng)的信息透明度，減少信息不對(duì)稱(chēng)，促進(jìn)市場(chǎng)的公開(kāi)、公平和透明。關(guān)鍵詞：數(shù)據(jù)分析，可視化，爬蟲(chóng)技術(shù)，決策樹(shù)本科畢業(yè)設(shè)計(jì)Second-handhousingdataanalysisandvisualizationbasedonpythonAbstractTherealestatemarketisanimportanteconomicindustryrelatedtonationaleconomyandpeople'slivelihood.Withtherapiddevelopmentoftheeconomy,theissueofpurchasingahousehasbecomeafocusofincreasingconcernforurbanresidents.Howtopredictfuturehousingpricesbasedonthecurrenttrendofhousingpriceshasbecomeahotresearchtopic,andwiththedevelopmentofmachinelearning,thisproblemhasgraduallybeensolved.Thevisualizationofsecond-handhousingdataisachievedthroughtheuseofwebcrawlertechnology,Requests,andBeautifulsouplibraries.Aftercollectingalargeamountofrelevantdataonsecond-handhousesonline,thecollecteddataisstrictlycleanedandpreprocessed,andstoredinadatabasetoensuretheaccuracyandreliabilityoftheanalysis.Throughvariousdataanalysisandvisualizationtechniques,suchasEchartsandMatplotlib,thebasiccharacteristicsofthesecond-handhousingmarket,includingpricedistribution,geographiclocationdistribution,andhousingtypestructure,weredeeplyexplored,revealingthemaintrendsandcharacteristicsofthemarket.Inaddition,byestablishingadecisiontreemodel,thecharacteristicsanddistributionpatternsofdifferenttypesofhousingwerefurtheranalyzed,andthehousingpricesofdifferentparameterconfigurationswerepredictedandanalyzed.Throughtheaboveanalysis,wecanunderstandthevariouscharacteristicsofthecurrentsecond-handhousingmarketandthedistributionofhousingresources,whichprovidesdatabasisanddecision-makingreferenceforrealestatedevelopers,policymakersandbuyers.Andbyvisualizingalargeamountofsecond-handhousingsalesdata,ithelpstoimprovemarketinformationtransparency,reduceinformationasymmetry,andpromotemarketopenness,fairness,andtransparency.KeyWords：Dataanalysis,visualization,crawlertechnology,Decisiontreemodel目錄21610PINGDINGSHANUNIVERSITY .2研究意義通過(guò)將深入的數(shù)據(jù)分析與先進(jìn)的圖形技術(shù)結(jié)合，為城市二手房市場(chǎng)提供了一種清晰、直觀的信息展示方式。基于python的二手房數(shù)據(jù)分析與可視化通過(guò)利用Python的強(qiáng)大數(shù)據(jù)處理和可視化庫(kù)，將海量二手房數(shù)據(jù)自動(dòng)化地處理和分析。這種方法不僅能夠有效地將復(fù)雜的數(shù)據(jù)信息簡(jiǎn)化，普通用戶也能快速理解市場(chǎng)的基本態(tài)勢(shì)和趨勢(shì)，而且能夠在巨大的數(shù)據(jù)海洋中挖掘出有價(jià)值的信息，提供更為準(zhǔn)確的市場(chǎng)分析REF_Ref19790\r\h[4]。特別是在當(dāng)前二手房市場(chǎng)信息不對(duì)稱(chēng)、數(shù)據(jù)資源分散的背景下，對(duì)市場(chǎng)決策制定、市場(chǎng)透明度、學(xué)術(shù)研究等方面都具有深遠(yuǎn)的影響，能夠?yàn)橄嚓P(guān)行業(yè)和學(xué)術(shù)界提供有價(jià)值的信息和洞察。通過(guò)收集整理近幾年的城市二手房交易數(shù)據(jù)，本課題不僅能幫助用戶了解到二手房的價(jià)格走勢(shì)、交易量變化、地理分布等關(guān)鍵信息，還能通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘和可視化技術(shù)，揭示市場(chǎng)深層次的規(guī)律和趨勢(shì)REF_Ref24949\r\h[11]。對(duì)于購(gòu)房者、政策制定者以及研究者來(lái)說(shuō)，這些分析結(jié)果也具有重要的參考價(jià)值，能夠幫助他們更好地理解市場(chǎng)動(dòng)態(tài)，作出科學(xué)決策，促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康穩(wěn)定發(fā)展。1.3研究現(xiàn)狀在當(dāng)前的學(xué)術(shù)和技術(shù)研究領(lǐng)域，房地產(chǎn)信息分析可視化已成為了一個(gè)重要的研究方向。在國(guó)內(nèi)，針對(duì)“面向在線商業(yè)日志數(shù)據(jù)的可視化分析新技術(shù)研究”項(xiàng)目，浙江大學(xué)計(jì)算機(jī)科學(xué)與技術(shù)學(xué)院的教授兼博士導(dǎo)師陳為與阿里巴巴攜手合作，讓分析者在短短幾分鐘內(nèi)尋找數(shù)據(jù)規(guī)律、分析推理，從而了解產(chǎn)業(yè)發(fā)展趨勢(shì)。天津大學(xué)軟件學(xué)院的魏迪教授及其團(tuán)隊(duì)，利用GBDT模型去預(yù)測(cè)都有哪些在售房源可能會(huì)在短期內(nèi)被售出，同時(shí)他們還利用余弦相似度來(lái)構(gòu)建在售房源之間的相似關(guān)系REF_Ref20626\r\h[2]。華中師范大學(xué)司璽同等人分別建立Lasso回歸、支持向量機(jī)和隨機(jī)森林三種不同的預(yù)測(cè)模型REF_Ref16253\r\h[1]，使用網(wǎng)格搜索方法來(lái)調(diào)整三個(gè)不同的模型，并以均方誤差作為評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，在測(cè)試集上比較它們的預(yù)測(cè)效果，來(lái)達(dá)到對(duì)房?jī)r(jià)的更準(zhǔn)確的預(yù)估REF_Ref22011\r\h[3]。在國(guó)外，Zillow作為美國(guó)知名的房地產(chǎn)信息公司，他們開(kāi)始在增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)領(lǐng)域進(jìn)行實(shí)驗(yàn)和應(yīng)用。Zillow在他們的手機(jī)應(yīng)用中推出了AR功能，讓用戶可以通過(guò)手機(jī)攝像頭在實(shí)際環(huán)境中查看房產(chǎn)信息和房屋布局的虛擬展示，幫助他們更直觀地感受房屋的設(shè)計(jì)和環(huán)境。美國(guó)麻省理工學(xué)院計(jì)算機(jī)科學(xué)與人工智能實(shí)驗(yàn)室研究人員利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，開(kāi)發(fā)了用于房屋特征識(shí)別的圖像識(shí)別算法。他們將大量的房地產(chǎn)圖像數(shù)據(jù)輸入到訓(xùn)練好的深度學(xué)習(xí)模型中，讓模型自動(dòng)學(xué)習(xí)和提取房屋的各種特征，如建筑外貌、內(nèi)部布局、裝修風(fēng)格等。1.4論文組織結(jié)構(gòu)緒論本章主要是對(duì)系統(tǒng)的研究背景，意義和現(xiàn)狀等進(jìn)行詳細(xì)論述。關(guān)鍵技術(shù)分別對(duì)Python技術(shù)、決策樹(shù)模型、Echarts、HTML以及網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)等進(jìn)行詳細(xì)介紹。需求分析本章主要是對(duì)該項(xiàng)目的技術(shù)可行性，技術(shù)，數(shù)據(jù)，環(huán)境等需求進(jìn)行詳細(xì)的論述。系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)本章主要對(duì)設(shè)計(jì)目標(biāo)、整體框架、結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、界面設(shè)計(jì)以及數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)等進(jìn)行詳細(xì)的論述。數(shù)據(jù)可視化分析與實(shí)現(xiàn)本章的重點(diǎn)在于通過(guò)探索性數(shù)據(jù)分析來(lái)深入了解數(shù)據(jù)，并通過(guò)圖表和可視化手段直觀展示分析結(jié)果。系統(tǒng)測(cè)試與分析在論文最后結(jié)束章節(jié)總結(jié)了開(kāi)發(fā)這個(gè)二手房信息分析與可視化程序和撰寫(xiě)論文時(shí)候自己的總結(jié)、感想。

2關(guān)鍵技術(shù)2.1Python語(yǔ)言Python是一種高級(jí)、通用、解釋型編程語(yǔ)言，于1989年被創(chuàng)造出來(lái)，并于1991年公布于世。它被設(shè)計(jì)為易讀易寫(xiě)的語(yǔ)言，強(qiáng)調(diào)代碼的清晰度和簡(jiǎn)潔性，具有豐富的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。簡(jiǎn)潔易讀：Python代碼通常比其他語(yǔ)言更簡(jiǎn)潔易讀，語(yǔ)法設(shè)計(jì)追求清晰明了，使得開(kāi)發(fā)者能夠更容易理解和維護(hù)代碼。跨平臺(tái)：Python可以在多個(gè)操作系統(tǒng)上運(yùn)行，包括Windows、macOS和Linux，這使得開(kāi)發(fā)者能夠輕松地在不同平臺(tái)上部署和分享代碼。強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)：Python附帶了豐富而強(qiáng)大的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)，提供了各種各樣的模塊和功能，涵蓋了網(wǎng)絡(luò)編程、文件處理、數(shù)據(jù)解析等方面。動(dòng)態(tài)類(lèi)型和自動(dòng)內(nèi)存管理：Python是一種動(dòng)態(tài)類(lèi)型語(yǔ)言，不需要顯式聲明變量類(lèi)型，而且具有自動(dòng)垃圾回收機(jī)制，簡(jiǎn)化了內(nèi)存管理的任務(wù)。廣泛的應(yīng)用領(lǐng)域：Python被廣泛用于各種領(lǐng)域，包括但不限于Web開(kāi)發(fā)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)編程、自動(dòng)化腳本和游戲開(kāi)發(fā)等，是一種功能多樣、應(yīng)用廣泛的編程語(yǔ)言?？蓴U(kuò)展性：能夠方便地整合和使用其他語(yǔ)言編寫(xiě)的代碼，并且擁有豐富的第三方庫(kù)和工具，使得開(kāi)發(fā)人員可以快速、靈活地?cái)U(kuò)展和定制Python程序，滿足不同領(lǐng)域的需求。2.2決策樹(shù)簡(jiǎn)介決策樹(shù)是一種利用樹(shù)形結(jié)構(gòu)來(lái)進(jìn)行決策和預(yù)測(cè)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過(guò)構(gòu)建樹(shù)狀模型來(lái)推斷出目標(biāo)變量的取值REF_Ref20645\r\h[5]。它通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)集的特征進(jìn)行遞歸分割，將數(shù)據(jù)集劃分成一系列小的子集，然后在每個(gè)子集上再次重復(fù)這個(gè)過(guò)程，直到達(dá)到某個(gè)停止條件。在決策樹(shù)中，每個(gè)內(nèi)部節(jié)點(diǎn)都是根據(jù)輸入特征進(jìn)行的某種判斷，每個(gè)分支表示了這種判斷的結(jié)果，而每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)則對(duì)應(yīng)著對(duì)目標(biāo)變量的一個(gè)預(yù)測(cè)或分類(lèi)REF_Ref22928\r\h[8]。通過(guò)根據(jù)特征的值進(jìn)行測(cè)試并沿著樹(shù)的分支移動(dòng)，最終到達(dá)葉節(jié)點(diǎn)，決策樹(shù)可以對(duì)新的輸入樣本進(jìn)行分類(lèi)或回歸預(yù)測(cè)。決策樹(shù)的主要優(yōu)點(diǎn)包括易于理解和解釋、對(duì)缺失值不敏感、能夠處理數(shù)字和分類(lèi)數(shù)據(jù)、能夠處理多輸出任務(wù)等。然而，決策樹(shù)也有一些缺點(diǎn)，如容易過(guò)擬合、對(duì)數(shù)據(jù)的變化敏感等。因此，在實(shí)際應(yīng)用中，通常需要通過(guò)剪枝等技術(shù)來(lái)改善決策樹(shù)的性能REF_Ref20645\r\h[5]。決策樹(shù)是許多其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)，如隨機(jī)森林和梯度提升樹(shù)，被廣泛應(yīng)用于分類(lèi)和回歸問(wèn)題。2.3Echarts簡(jiǎn)介Echarts可用于在Web頁(yè)面上快速創(chuàng)建各種交互式豐富圖表類(lèi)型一個(gè)開(kāi)源數(shù)據(jù)可視化圖表庫(kù)。Echarts支持多種常見(jiàn)的圖表類(lèi)型，包括但不限于折線圖、柱狀圖、餅圖、散點(diǎn)圖等。用戶可以通過(guò)簡(jiǎn)單的配置選項(xiàng)自定義圖表的外觀、樣式和交互行為，使得Echarts非常靈活且適應(yīng)性強(qiáng)REF_Ref21651\r\h[6]。Echarts具有跨平臺(tái)兼容性，可以在各種現(xiàn)代瀏覽器上運(yùn)行，并提供了移動(dòng)端適配，確保在不同設(shè)備上都能夠良好地展示圖表。由于是開(kāi)源項(xiàng)目，Echarts擁有龐大的開(kāi)發(fā)者社區(qū)，提供了豐富的文檔、示例和支持，使用戶能夠輕松上手并解決問(wèn)題REF_Ref21651\r\h[6]?？傮w而言，Echarts是一款功能強(qiáng)大、靈活且易用的數(shù)據(jù)可視化工具，廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析、商業(yè)報(bào)告、實(shí)時(shí)監(jiān)控、可視化大屏等各種Web開(kāi)發(fā)場(chǎng)景。2.4HTML簡(jiǎn)介HTML是一種超文本標(biāo)記語(yǔ)言，是用于描述網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)技術(shù)，而并非編程語(yǔ)言。它通過(guò)一系列標(biāo)記來(lái)定義文本、圖像和其他內(nèi)容在網(wǎng)頁(yè)中的排版和展示方式，是構(gòu)建網(wǎng)頁(yè)的關(guān)鍵工具之一。HTML通過(guò)tags標(biāo)簽來(lái)標(biāo)記文本，使其能夠顯示為網(wǎng)頁(yè)上的各種內(nèi)容，如段落、標(biāo)題、鏈接、圖片等。隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的發(fā)展，HTML已經(jīng)更新到了HTML5版本，引入了更多的功能和API，支持更豐富的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容和更復(fù)雜的網(wǎng)頁(yè)應(yīng)用。在“基于Python的二手房數(shù)據(jù)分析與可視化”這一設(shè)計(jì)中，HTML扮演著至關(guān)重要的角色。首先，通過(guò)Python編寫(xiě)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)需要解析鏈家網(wǎng)等二手房交易平臺(tái)的HTML頁(yè)面，以提取出有價(jià)值的房產(chǎn)數(shù)據(jù)。這一過(guò)程涉及到對(duì)HTML結(jié)構(gòu)的深入理解，如何有效地使用選擇器來(lái)定位和提取頁(yè)面中的數(shù)據(jù)。其次，在數(shù)據(jù)分析和可視化的結(jié)果需要呈現(xiàn)給用戶時(shí)，HTML再次成為展示這些信息的橋梁。通過(guò)設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)一個(gè)交互式的網(wǎng)頁(yè)界面，研究者可以將復(fù)雜的數(shù)據(jù)分析結(jié)果以圖表、地圖等形式直觀地展示出來(lái)，這不僅增強(qiáng)了信息的可讀性，也使得用戶能夠更加直觀地理解二手房市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)。2.5網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)爬蟲(chóng)技術(shù)是數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域中用于自動(dòng)化獲取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容的一種技術(shù)，它模擬用戶瀏覽網(wǎng)頁(yè)的行為，從各種網(wǎng)站上抓取數(shù)據(jù)。在Python語(yǔ)言中，Requests和BeautifulSoup是進(jìn)行網(wǎng)頁(yè)數(shù)據(jù)抓取和解析的兩個(gè)極其重要的第三方庫(kù)。Requests是一個(gè)簡(jiǎn)單易用的HTTP庫(kù)，用于發(fā)送所有類(lèi)型的HTTP請(qǐng)求。它的主要功能是讓用戶能夠輕松地發(fā)送HTTP/1.1請(qǐng)求，無(wú)需手動(dòng)添加查詢字符串到URL，或者表單編碼POST請(qǐng)求。通過(guò)模擬瀏覽器發(fā)出HTTP網(wǎng)頁(yè)請(qǐng)求，來(lái)獲取服務(wù)器響應(yīng)的內(nèi)容REF_Ref22268\r\h[7]。BeautifulSoup是一款Python的第三方庫(kù)，用于解析HTML和XML文檔。它的主要功能是幫助用戶從網(wǎng)頁(yè)中提取數(shù)據(jù)，從而簡(jiǎn)化處理復(fù)雜HTML文檔的過(guò)程。BeautifulSoup可以自動(dòng)處理文檔的編碼轉(zhuǎn)換，讓文本提取和處理變得更方便和高效。通過(guò)BeautifulSoup，開(kāi)發(fā)者可以利用Python的迭代、搜索、修改和查找功能來(lái)快速方便地操作HTML標(biāo)簽REF_Ref22533\r\h[2]。通過(guò)兩者結(jié)合使用的方式，可以高效地從大量的網(wǎng)頁(yè)中抓取數(shù)據(jù)，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析和可視化提供原始材料。隨后，結(jié)合Python的數(shù)據(jù)處理和可視化庫(kù)，對(duì)抓取到的數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分析和展示，最終以圖表或地圖的形式直觀展示二手房市場(chǎng)的各種趨勢(shì)和特征，為用戶和研究者提供深入的市場(chǎng)洞察。2.6Flask簡(jiǎn)介Flask是由Python編寫(xiě)的一種輕量級(jí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用框架，專(zhuān)門(mén)用于迅速構(gòu)建Web應(yīng)用程序。它具有簡(jiǎn)單易用的特點(diǎn)，同時(shí)提供了擴(kuò)展性強(qiáng)大的功能，使開(kāi)發(fā)者能夠靈活地構(gòu)建各種Web應(yīng)用。Flask采用WSGI工具包Werkzeug和模板引擎Jinja2來(lái)實(shí)現(xiàn)其功能，使得開(kāi)發(fā)Web應(yīng)用變得更加高效和方便。同時(shí)，F(xiàn)lask提供了豐富的擴(kuò)展庫(kù)，可以滿足各種不同需求，例如數(shù)據(jù)庫(kù)集成、身份驗(yàn)證、表單處理等。由于其簡(jiǎn)潔性和靈活性，F(xiàn)lask被廣泛應(yīng)用于各種規(guī)模的Web開(kāi)發(fā)項(xiàng)目中，成為了Python社區(qū)中備受歡迎的Web框架之一。3需求分析3.1可行性分析可行性分析是整個(gè)項(xiàng)目中的第一步，其目的在于評(píng)估項(xiàng)目或計(jì)劃的可行性，以便在項(xiàng)目啟動(dòng)之前全面了解項(xiàng)目的潛在風(fēng)險(xiǎn)、挑戰(zhàn)和機(jī)會(huì)。3.1.1經(jīng)濟(jì)可行性就系統(tǒng)的經(jīng)濟(jì)可行性和整體項(xiàng)目成本而言，該系統(tǒng)在開(kāi)發(fā)過(guò)程中不需要大量投入人力和物力資源，且項(xiàng)目初期的財(cái)務(wù)支出可以保持在低水平。此外，系統(tǒng)開(kāi)發(fā)過(guò)程中所使用的軟件和工具均是開(kāi)源免費(fèi)的，因此開(kāi)發(fā)成本很少，甚至可以忽略不計(jì)。因此具有經(jīng)濟(jì)可行性。3.1.2技術(shù)可行性本系統(tǒng)對(duì)硬件的要求環(huán)境不高，硬件上基本都能夠得到支持。Python語(yǔ)言可以使程序員快速高效的進(jìn)行代碼的編寫(xiě)和實(shí)現(xiàn)，其內(nèi)置的各種第三方庫(kù)能夠很好的幫助拓展功能和應(yīng)用領(lǐng)域。網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)獲取數(shù)據(jù)，CSV文件進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，Python第三方庫(kù)進(jìn)行數(shù)據(jù)處理和可視化展示。因此具有技術(shù)可行性。3.1.3操作可行性本系統(tǒng)主要使用的是Python語(yǔ)言，以Pycharm集成開(kāi)發(fā)環(huán)境作為工具進(jìn)行開(kāi)發(fā)，無(wú)需安裝別的軟件，以購(gòu)房網(wǎng)站作為要獲取的數(shù)據(jù)來(lái)源，通過(guò)網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)爬取網(wǎng)站信息后以CSV文件的形式進(jìn)行數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)和處理，最后會(huì)以圖表的形式展示出來(lái)。使用者很容易掌握和運(yùn)用。因此具有操作可行性。3.1.4法律可行性本系統(tǒng)為大學(xué)生畢業(yè)設(shè)計(jì)，不涉及商業(yè)利益，不侵犯他人隱私也不會(huì)影響他人。在進(jìn)行網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)時(shí)，嚴(yán)格遵守著相關(guān)的法律法規(guī)和目標(biāo)網(wǎng)站爬蟲(chóng)規(guī)定，同時(shí)在數(shù)據(jù)采集的合法性和隱私保護(hù)等方面，始終確保數(shù)據(jù)的合規(guī)性和保障安全性。因此具有操作可行性。經(jīng)過(guò)對(duì)以上四個(gè)方面的可行性分析，可以確定基于二手房數(shù)據(jù)分析與可視化系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)是可行的。3.2數(shù)據(jù)需求分析CSV文件是一種文本文件格式，以ASCII碼形式在硬盤(pán)上保存數(shù)據(jù)。每行表示一個(gè)數(shù)據(jù)記錄，而每行中的數(shù)據(jù)由多個(gè)字段組成，這些字段之間通過(guò)特定字符，如逗號(hào)或制表符等進(jìn)行分隔。在處理數(shù)據(jù)時(shí)，我們需要確保所需信息的完整性、一致性以及準(zhǔn)確性，并采用恰當(dāng)?shù)臄?shù)據(jù)清洗方法和技術(shù)來(lái)處理包括房屋鏈接、產(chǎn)權(quán)性質(zhì)、房屋年限、房本年限，唯一住房，參考首付等各種數(shù)據(jù)項(xiàng)。我們還需要特別關(guān)注的是如何處理缺失值，以確保數(shù)據(jù)質(zhì)量符合要求。3.3功能需求分析本系統(tǒng)旨在創(chuàng)建一個(gè)用于分析和可視化二手房信息的平臺(tái)，其主要功能需求涵蓋以下四個(gè)方面：數(shù)據(jù)收集：從購(gòu)房網(wǎng)站上爬取相關(guān)信息，并保存到數(shù)據(jù)庫(kù)中。登錄注冊(cè)：用戶點(diǎn)開(kāi)系統(tǒng)進(jìn)入登錄頁(yè)面，如沒(méi)有賬號(hào)可以先進(jìn)行注冊(cè)，用戶登錄注冊(cè)信息將存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中。圖表展示：通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的處理后，可以將結(jié)果以圖表的形式顯示給用戶，信息顯示簡(jiǎn)單、直觀、具有交互性等特點(diǎn)。房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)：通過(guò)建立決策樹(shù)模型對(duì)房?jī)r(jià)進(jìn)行短期預(yù)測(cè)。3.4系統(tǒng)運(yùn)行環(huán)境分析1.開(kāi)發(fā)硬件環(huán)境：CPU：AMDRyzen5內(nèi)存：4G或4G以上硬盤(pán)：1T2.軟件開(kāi)發(fā)環(huán)境：操作系統(tǒng)：Windows1164位開(kāi)發(fā)語(yǔ)言：Python語(yǔ)言4系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)4.1系統(tǒng)設(shè)計(jì)目標(biāo)及原則在系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)中，需要清晰地描述用戶和系統(tǒng)模塊之間的接口，以確保系統(tǒng)在實(shí)際實(shí)現(xiàn)時(shí)具有良好的數(shù)據(jù)擴(kuò)展性和安全性。安全性：在存儲(chǔ)涉及隱私權(quán)的數(shù)據(jù)時(shí)，必須要確保數(shù)據(jù)的安全性，要采取安全防范措施，以解決潛在的安全問(wèn)題，防止數(shù)據(jù)泄露、信息盜竊、身份盜用等不良后果?？蓴U(kuò)展性：系統(tǒng)在面對(duì)不斷增長(zhǎng)的需求或規(guī)模時(shí)，能夠方便地進(jìn)行擴(kuò)展和適應(yīng)變化的能力。一個(gè)可擴(kuò)展的系統(tǒng)能夠有效地應(yīng)對(duì)用戶數(shù)量、數(shù)據(jù)量、業(yè)務(wù)復(fù)雜度等方面的增長(zhǎng)，而不會(huì)導(dǎo)致性能下降或系統(tǒng)崩潰。易用性：系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和使用過(guò)程中，能夠簡(jiǎn)單、直觀地滿足用戶需求，使用戶能夠輕松上手并且愉快地使用的特性。4.2系統(tǒng)整體框架設(shè)計(jì)系統(tǒng)主要包括注冊(cè)登錄、可視化、房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)三大功能模塊。注冊(cè)登錄模塊：數(shù)據(jù)庫(kù)：設(shè)計(jì)用戶表用于存儲(chǔ)用戶信息，包括用戶名、密碼等信息，同時(shí)確保信息的完整性和安全性。注冊(cè)功能：用戶填寫(xiě)注冊(cè)表單并提供所需的注冊(cè)信息，然后通過(guò)前端進(jìn)行初步校驗(yàn)。校驗(yàn)通過(guò)后，將注冊(cè)信息提交到后臺(tái)進(jìn)行詳細(xì)的數(shù)據(jù)合法性校驗(yàn)，并將合法的用戶信息存儲(chǔ)到數(shù)據(jù)庫(kù)中。登錄功能：用戶填寫(xiě)用戶名和密碼，后臺(tái)接收，驗(yàn)證用戶是否已注冊(cè)以及驗(yàn)證用戶身份信息合法性，完成登錄?？梢暬K：圖表類(lèi)型：選擇適當(dāng)?shù)膱D表類(lèi)型，例如折線圖、柱狀圖、餅圖等進(jìn)行展示，類(lèi)型取決于數(shù)據(jù)的性質(zhì)和需求。配置圖表：設(shè)置圖表的標(biāo)題、坐標(biāo)軸、圖例等屬性，以及數(shù)據(jù)樣式、顏色等。生成圖表：使用PythonEcharts創(chuàng)建相應(yīng)的圖表對(duì)象，并將數(shù)據(jù)傳入，生成可視化圖表，將生成的圖表保存為HTML文件或圖片文件，以便后續(xù)查看和使用。交互式功能：添加交互式功能，比如懸停顯示數(shù)據(jù)、點(diǎn)擊事件、縮放、拖拽等，提升用戶體驗(yàn)。房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)模塊：選擇數(shù)據(jù)：獲取主要用于房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)所需特征的數(shù)據(jù)集，并對(duì)其中的缺失值和異常值進(jìn)行處理，同時(shí)進(jìn)行數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換和標(biāo)準(zhǔn)化操作REF_Ref22928\r\h[8]。模型訓(xùn)練：將數(shù)據(jù)集劃分為訓(xùn)練集和測(cè)試集，采用70%訓(xùn)練集和30%測(cè)試集的比例。通過(guò)Python中的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)構(gòu)建決策樹(shù)模型，并傳入訓(xùn)練數(shù)據(jù)集進(jìn)行訓(xùn)練。模型預(yù)測(cè)與評(píng)估：使用已經(jīng)訓(xùn)練好的模型對(duì)測(cè)試集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，然后利用評(píng)估指標(biāo)，比如均方誤差、R平方等，來(lái)評(píng)價(jià)模型對(duì)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性?？梢暬故荆豪每梢暬K對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行可視化展示，以便直觀地觀察預(yù)測(cè)效果。系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)如下圖4.1所示：圖4.1系統(tǒng)整體框架結(jié)構(gòu)圖4.3系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如圖4.2所示。圖4.2系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)圖4.4系統(tǒng)界面設(shè)計(jì)系統(tǒng)主要界面設(shè)計(jì)對(duì)于任何軟件系統(tǒng)都至關(guān)重要，它直接影響到用戶對(duì)系統(tǒng)的使用體驗(yàn)和效率，這對(duì)保證軟件系統(tǒng)能夠滿足用戶需求、提供出色的用戶體驗(yàn)，并增強(qiáng)系統(tǒng)整體價(jià)值來(lái)說(shuō)是至關(guān)重要的。4.4.1系統(tǒng)整體界面設(shè)計(jì)系統(tǒng)整體界面供用戶在該界面上實(shí)現(xiàn)用戶登錄，注冊(cè)，模塊瀏覽的功能。整個(gè)界面外層以div標(biāo)簽進(jìn)行布局，中間為登錄注冊(cè)模塊設(shè)置了賬號(hào)和密碼的imput標(biāo)簽，用戶要先進(jìn)行登錄才會(huì)被允許進(jìn)行界面瀏覽。通過(guò)src屬性獲取logo圖片，herf屬性實(shí)現(xiàn)用戶點(diǎn)擊鏈接實(shí)現(xiàn)模塊跳轉(zhuǎn)。使用CSS來(lái)優(yōu)化整體界面的外觀設(shè)計(jì)。系統(tǒng)整體界面設(shè)計(jì)圖如圖4.3所示。圖4.3用戶登錄界面4.4.2房?jī)r(jià)情況界面設(shè)計(jì)該界面主要是用于用戶查看有關(guān)房?jī)r(jià)情況分析的圖表類(lèi)數(shù)據(jù)。用戶登錄未成功時(shí)，點(diǎn)擊該界面跳轉(zhuǎn)按鈕將無(wú)法實(shí)現(xiàn)跳轉(zhuǎn)查看功能。登錄成功后，用戶點(diǎn)擊該界面按鈕即可發(fā)生跳轉(zhuǎn)。即必須在用戶登錄成功的前提下才能實(shí)現(xiàn)。通過(guò)在HTML文檔中引入多個(gè)JavaScript文件，并提供路徑，用于在網(wǎng)頁(yè)上展示各類(lèi)圖表。房?jī)r(jià)情況界面設(shè)計(jì)圖如圖4.4所示。圖4.4房?jī)r(jià)整體情況界面4.4.3房源分析界面設(shè)計(jì)該界面主要用于用戶查看有關(guān)房源分析統(tǒng)計(jì)圖表類(lèi)數(shù)據(jù)。該界面與上述房?jī)r(jià)情況界面類(lèi)似，以多個(gè)圖表的形式進(jìn)行展示，過(guò)在HTML文檔中引入多個(gè)JavaScript文件，并提供路徑，用于在網(wǎng)頁(yè)上展示各類(lèi)圖表。房源分析界面設(shè)計(jì)圖如圖4.5所示。圖4.5房源分析界面4.4.4房?jī)r(jià)影響因素界面設(shè)計(jì)該界面主要用于用戶查看有關(guān)房?jī)r(jià)影響因素分析的各種圖表類(lèi)數(shù)據(jù)。該界面以外部以div標(biāo)簽進(jìn)行布局，以<a>標(biāo)簽創(chuàng)建各個(gè)模塊超鏈接，herf屬性獲取鏈接的目標(biāo)URL，以id作為鏈接的唯一標(biāo)識(shí)符，用戶可通過(guò)點(diǎn)擊要查看的目標(biāo)模塊以跳轉(zhuǎn)到對(duì)應(yīng)的鏈接，內(nèi)容以圖表的形式展示。房?jī)r(jià)影響因素界面設(shè)計(jì)圖如圖4.6所示：圖4.6房?jī)r(jià)影響因素界面4.4.5房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)界面設(shè)計(jì)該界面主要用于用戶查看有關(guān)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)的各種圖表類(lèi)數(shù)據(jù)。該界面以以外部以div標(biāo)簽進(jìn)行布局，通過(guò)<table>標(biāo)簽創(chuàng)建多個(gè)表頭<thread>和表格<th>，用于呈現(xiàn)房地產(chǎn)相關(guān)信息的篩選界面。而每個(gè)下拉選擇框，HTML中的<select>元素則用于選擇該屬性的特定取值。這些下拉菜單可以讓用戶根據(jù)不同的屬性值進(jìn)行篩選，以便在大量房地產(chǎn)信息中找到符合其需求的房屋。并設(shè)置<input>文本框用來(lái)輸入所選房屋對(duì)應(yīng)屬性的面積。設(shè)置一個(gè)<button>按鈕，作用是用來(lái)預(yù)測(cè)所選擇的房屋屬性以及所填房屋面積的房屋價(jià)格，將最終結(jié)果以圖表形式顯示。房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)界面設(shè)計(jì)圖如圖4.7所示。圖4.7房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)界面4.5數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)本文采用MySQL或SQLite來(lái)進(jìn)行數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，存儲(chǔ)的內(nèi)容包括用戶登陸注冊(cè)數(shù)據(jù)信息，二手房各模塊數(shù)據(jù)信息。因此，數(shù)據(jù)庫(kù)創(chuàng)建了user和House_Info兩張表。user是用戶信息數(shù)據(jù)庫(kù)表，用來(lái)記錄用戶登錄注冊(cè)時(shí)所記錄的賬號(hào)和密碼等主要信息。邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如表4-1所示。表4-1房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)界面序號(hào)字段名稱(chēng)字段類(lèi)型不允許為空最大長(zhǎng)度備注1namechar自增編號(hào)255賬號(hào)2passwordchar是255密碼House_Info是房屋信息數(shù)據(jù)庫(kù)表，用來(lái)記錄各種類(lèi)型的房屋屬性信息。邏輯結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)如表4-2所示。表4-2房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)界面序號(hào)字段名稱(chēng)字段類(lèi)型不允許為空最大長(zhǎng)度備注1linkvarchar自增編號(hào)255鏈接2Nature_Provarchar是255產(chǎn)權(quán)性質(zhì)3House_Typevarchar是255房屋類(lèi)型4House_periodvarchar是255產(chǎn)權(quán)年限5Book_periodvarchar是255房本年限6Only_housevarchar是255唯一住房7first_payvarchar是255參考首付8Release_timevarchar是255發(fā)布時(shí)間9totalpricevarchar是255總價(jià)10onlypricevarchar是255單價(jià)11Local_floorvarchar是255所在樓層12House_spacevarchar是255建筑面積13House_decvarchar是255裝修程度14House_orientvarchar是255房屋朝向15Build_timevarchar是255建造年代16House_elevarchar是255配套電梯17House_comvarchar是255所屬小區(qū)18House_locvarchar是255所在位置19House_roomint否10室數(shù)20House_hallint否10廳數(shù)21House_weiint否10衛(wèi)數(shù)22Tatal_levelint否255總樓層5數(shù)據(jù)可視化分析與實(shí)現(xiàn)通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)的清洗和存儲(chǔ)，我們可以開(kāi)始對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行可視化分析。這一階段的主要目的是通過(guò)數(shù)據(jù)探索性分析和可視化展示，幫助人們更清晰、直觀地理解數(shù)據(jù)，將大量數(shù)據(jù)中隱藏的信息集中并提煉出來(lái)。數(shù)據(jù)可視化分析主要步驟如下：1.數(shù)據(jù)加載；2.數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換；3.數(shù)據(jù)可視化呈現(xiàn)。5.1數(shù)據(jù)爬取5.1.1數(shù)據(jù)爬取流程網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)通過(guò)分析網(wǎng)頁(yè)結(jié)構(gòu)，按照一定規(guī)則，向目標(biāo)網(wǎng)站發(fā)送HTTP請(qǐng)求，獲取網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容。解析HTML或其他標(biāo)記語(yǔ)言，從中提取有用的信息。將提取的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)到本地文件、數(shù)據(jù)庫(kù)或其他存儲(chǔ)介質(zhì)中，以便后續(xù)分析或使用。在一些情況下，爬蟲(chóng)可能會(huì)跟蹤頁(yè)面上的鏈接，深入到其他頁(yè)面進(jìn)行數(shù)據(jù)提取，并處理網(wǎng)絡(luò)中可能出現(xiàn)的異常和錯(cuò)誤，確保爬蟲(chóng)能夠穩(wěn)定運(yùn)行。爬蟲(chóng)流程如圖5.1所示。圖5.1爬蟲(chóng)流程5.1.2信息界面爬取爬取信息界面如圖5.2所示。圖5.2信息爬取界面5.2用戶注冊(cè)登錄功能實(shí)現(xiàn)當(dāng)用戶點(diǎn)擊界面登錄按鈕，請(qǐng)求后臺(tái)usercontroller中的signin方法，并傳入username和password參數(shù)，對(duì)usename和password參數(shù)進(jìn)行判空。當(dāng)為空時(shí)，則會(huì)彈出“l(fā)ogin_submit字段不能為空”的提示，即用戶無(wú)法登錄，需要注冊(cè)。當(dāng)不為空時(shí)，則調(diào)用方法，傳入user參數(shù)，并獲取數(shù)據(jù)，得到list信息集，若集合不為空，則返回list.get(0)獲取第一個(gè)用戶信息，登錄成功。系統(tǒng)登錄注冊(cè)界面如圖5.3所示。圖5.2用戶登錄注冊(cè)界面5.3二手房可視化功能實(shí)現(xiàn)5.3.1房?jī)r(jià)詞云功能實(shí)現(xiàn)通過(guò)對(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，去除不必要的標(biāo)點(diǎn)符號(hào)、數(shù)字、停用詞，如“的”、“是”等常用詞匯等。進(jìn)行分詞操作，將文本切成單個(gè)的詞語(yǔ)，通過(guò)Python的第三方庫(kù)NLTK進(jìn)行關(guān)鍵詞提取。利用word_tokenize函數(shù)對(duì)文本進(jìn)行分詞處理，F(xiàn)reqDist函數(shù)計(jì)算詞頻，提取目標(biāo)關(guān)鍵字，將關(guān)鍵字轉(zhuǎn)化為字符串格式。通過(guò)創(chuàng)建WordCloud對(duì)象來(lái)對(duì)關(guān)鍵字進(jìn)行整體布局和最終的可視化展示。小區(qū)名稱(chēng)關(guān)鍵詞詞云如下圖5.3所示。圖5.2小區(qū)名稱(chēng)關(guān)鍵詞界面從上述詞云中可以看出，房源所在小區(qū)數(shù)量的多少會(huì)以數(shù)字高亮和各種顏色的關(guān)鍵字進(jìn)行展示，隨著字體的大小以及熱度來(lái)區(qū)分不同小區(qū)的房源熱門(mén)程度，簡(jiǎn)單直觀，讓用戶能夠粗略的了解相關(guān)數(shù)據(jù)。5.3.2房?jī)r(jià)柱狀圖功能實(shí)現(xiàn)我們首先在HTML文件中引入了ECharts庫(kù)，創(chuàng)建一個(gè)具有指定ID的

<div>

元素來(lái)容納圖表。接下來(lái)初始化一個(gè)ECharts實(shí)例，并配置圖表的標(biāo)題、X軸、Y軸和系列數(shù)據(jù)。最后使用

setOption()

方法將配置應(yīng)用到圖表中，創(chuàng)建交互式和可定制的圖表。柱狀圖功能如圖下圖5.3，5.4所示。圖5.2房屋類(lèi)型和產(chǎn)權(quán)年限分布情況柱狀圖圖5.3不同建造年代平均房?jī)r(jià)排名分布柱狀圖5.3.3房?jī)r(jià)餅狀圖功能實(shí)現(xiàn)在HTML文件中引入了ECharts庫(kù)，然后創(chuàng)建了一個(gè)具有指定ID的

<div>

元素來(lái)容納圖表。接下來(lái)，在JavaScript部分，我們初始化了一個(gè)ECharts實(shí)例，并配置了圖表的標(biāo)題、提示框以及系列數(shù)據(jù)。在這個(gè)例子中，我們使用了餅狀圖類(lèi)型的系列。最后，使用

setOption()

方法將配置應(yīng)用到圖表中。引入Echarts庫(kù)：在HTML文件的<head>部分中，引入ECharts庫(kù)的鏈接，以便在頁(yè)面中使用ECharts。創(chuàng)建圖表容器：在<body>中創(chuàng)建一個(gè)<div>元素，用于容納餅狀圖，并為該元素指定一個(gè)唯一的ID。初始化Echarts實(shí)例：在頁(yè)面底部的

<script>

部分中，初始化一個(gè)ECharts實(shí)例，并指定圖表容器的ID。配置圖表參數(shù)：

定義一個(gè)包含圖表配置的對(duì)象。配置中包括標(biāo)題、提示框、圖表類(lèi)型（餅狀圖）、系列數(shù)據(jù)等。應(yīng)用配置并顯示圖表：使用setOption()方法將配置應(yīng)用到圖表實(shí)例中，并在頁(yè)面加載時(shí)顯示圖表。餅狀圖功能如圖下圖5.5，5.6所示。圖5.5不同建造年代房源數(shù)餅狀圖圖5.6不同地區(qū)房源數(shù)分布餅狀圖5.3.4房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)功能實(shí)現(xiàn)決策樹(shù)是一種基于樹(shù)狀圖結(jié)構(gòu)的模型，用于在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上通過(guò)對(duì)輸入特征的測(cè)試來(lái)進(jìn)行決策。特征選擇：在每個(gè)節(jié)點(diǎn)上，算法需要選擇一個(gè)最佳的特征，以便將數(shù)據(jù)集劃分為子集。這個(gè)選擇通常基于某種準(zhǔn)則，如信息增益、基尼指數(shù)等。目標(biāo)是選擇能夠最有效地將數(shù)據(jù)分離為不同類(lèi)別的特征REF_Ref27999\r\h[12]。決策樹(shù)生成：選定了最佳特征后，根據(jù)該特征的不同取值將數(shù)據(jù)集劃分為多個(gè)子集。每個(gè)子集對(duì)應(yīng)于特征的一個(gè)取值，對(duì)于每個(gè)子集，重復(fù)上述步驟，遞歸地構(gòu)建子樹(shù)。這意味著對(duì)于每個(gè)子集，都要選擇最佳特征、劃分?jǐn)?shù)據(jù)集，并繼續(xù)構(gòu)建子樹(shù)，直到滿足停止條件為止REF_Ref27999\r\h[12]。依據(jù)選定的特征評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)，遞歸的生成決策樹(shù)子節(jié)點(diǎn)，每次選擇最佳特征進(jìn)行劃分，直到數(shù)據(jù)集無(wú)法再分割為止，決策樹(shù)的生長(zhǎng)也會(huì)隨之停止。決策樹(shù)裁剪：決策樹(shù)在建立過(guò)程中可能會(huì)面臨過(guò)擬合問(wèn)題，尤其是在處理復(fù)雜數(shù)據(jù)或未正確控制樹(shù)的復(fù)雜度時(shí)，通常需要進(jìn)行剪枝以減小樹(shù)的規(guī)模來(lái)減輕過(guò)擬合的程度REF_Ref28319\r\h[13]。我們將數(shù)據(jù)集分為訓(xùn)練集和測(cè)試集。然后，我們使用訓(xùn)練集來(lái)訓(xùn)練決策樹(shù)模型，使其能夠?qū)W習(xí)特征與房屋價(jià)格之間的關(guān)系。在訓(xùn)練過(guò)程中，決策樹(shù)模型將根據(jù)特征的不同取值來(lái)拆分?jǐn)?shù)據(jù)集，以便對(duì)房屋價(jià)格進(jìn)行預(yù)測(cè)。一旦模型訓(xùn)練完成，我們就可以使用測(cè)試集來(lái)評(píng)估模型的表現(xiàn)，看看它對(duì)房屋價(jià)格的預(yù)測(cè)精度如何。接下來(lái)，我們可以輸入房屋的特征值到訓(xùn)練好的決策樹(shù)模型中，比如房屋面積、房屋朝向、房屋類(lèi)型、裝修程度等，利用南京市的真實(shí)交易數(shù)據(jù)進(jìn)行實(shí)證研究，驗(yàn)證模型的準(zhǔn)確性，并將訓(xùn)練完成的模型應(yīng)用于當(dāng)前市場(chǎng)的在售房源中，預(yù)測(cè)房屋價(jià)格。決策樹(shù)算法預(yù)測(cè)價(jià)格模型如圖5.7所示：圖5.7小區(qū)名稱(chēng)關(guān)鍵詞界面6系統(tǒng)測(cè)試與分析在軟件開(kāi)發(fā)的過(guò)程中，系統(tǒng)測(cè)試和分析是至關(guān)重要的，它們扮演著關(guān)鍵的角色。測(cè)試的質(zhì)量直接影響著產(chǎn)品的發(fā)展方向。通過(guò)測(cè)試，我們能夠驗(yàn)證軟件的質(zhì)量、性能和可靠性，確保系統(tǒng)的功能、性能和穩(wěn)定性符合客戶需求。測(cè)試的目的是發(fā)現(xiàn)和解決系統(tǒng)中可能存在的bug，持續(xù)調(diào)試直至軟件正常運(yùn)行。盡管軟件測(cè)試無(wú)法完全消除bug，但有效的測(cè)試能夠降低系統(tǒng)出錯(cuò)的概率，提升用戶體驗(yàn)和安全性。6.1測(cè)試環(huán)境與條件處理器：AMDRyzen54600H內(nèi)存：4GB硬盤(pán)：1T操作系統(tǒng)：Windows116.2性能測(cè)試性能測(cè)試是軟件開(kāi)發(fā)中一項(xiàng)重要活動(dòng)，旨在評(píng)估系統(tǒng)在不同條件下的性能表現(xiàn)。性能測(cè)試的重要指標(biāo)為：系統(tǒng)運(yùn)行速度、響應(yīng)時(shí)間、可靠性測(cè)試、負(fù)載功能測(cè)試和并發(fā)性測(cè)試等REF_Ref26860\r\h[8]運(yùn)行速度測(cè)試：將系統(tǒng)放在多臺(tái)且不同配置電腦上同時(shí)運(yùn)行，并未出現(xiàn)任何停頓或停滯現(xiàn)象。響應(yīng)時(shí)間測(cè)試：經(jīng)過(guò)測(cè)試，系統(tǒng)在正常情況下的最小響應(yīng)時(shí)間為2秒。平均響應(yīng)時(shí)間為3秒，最大響應(yīng)時(shí)間為5秒?？梢?jiàn)響應(yīng)時(shí)間迅速?？煽啃詼y(cè)試：將系統(tǒng)進(jìn)行連續(xù)運(yùn)行或長(zhǎng)時(shí)間運(yùn)行后，并未出現(xiàn)內(nèi)存泄露，資源耗盡等問(wèn)題。負(fù)載功能測(cè)試：模擬多個(gè)用戶對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行訪問(wèn)，系統(tǒng)在正常和峰值情況下的具有相對(duì)的穩(wěn)定性和可靠的性能水平。并發(fā)性測(cè)試：系統(tǒng)在同一時(shí)間處理多個(gè)并發(fā)用戶或請(qǐng)求時(shí)，并未出現(xiàn)異常，與預(yù)期一致。6.3功能測(cè)試6.3.1界面功能測(cè)試對(duì)于系統(tǒng)界面測(cè)試，將采用黑盒測(cè)試的方法對(duì)界面功能進(jìn)行用例測(cè)試，來(lái)排查界面中存在的缺陷和漏洞。界面測(cè)試如下表6-1所示：表6-1界面測(cè)試測(cè)試用例編號(hào)測(cè)試目的操作描述預(yù)期輸出結(jié)果輸出測(cè)試結(jié)果1界面是否可以正常打開(kāi)無(wú)正常打開(kāi)正常打開(kāi)通過(guò)2界面文字是否出現(xiàn)亂碼無(wú)沒(méi)有亂碼沒(méi)有亂碼通過(guò)3圖表顯示是否完好無(wú)圖表完好圖表完好通過(guò)4放大縮小功能是否正常無(wú)正常正常通過(guò)5選中狀態(tài)是否正確無(wú)正確正確通過(guò)6整體界面是否美觀無(wú)美觀美觀通過(guò)7信息彈出是否正常顯示無(wú)正常正常通過(guò)6.3.2登錄注冊(cè)功能測(cè)試本測(cè)試依舊采用黑盒測(cè)試，對(duì)登錄注冊(cè)功能進(jìn)行用例測(cè)試。登錄注冊(cè)測(cè)試如下表6-2所示：表6-2登陸注冊(cè)測(cè)試測(cè)試用例編號(hào)測(cè)試目的操作描述預(yù)期輸出結(jié)果輸出測(cè)試結(jié)果1登錄功能測(cè)試賬號(hào)：123密碼：123成功登錄成功登錄通過(guò)2注冊(cè)功能測(cè)試賬號(hào)：1234密碼：1234成功注冊(cè)成功注冊(cè)通過(guò)3數(shù)據(jù)庫(kù)是否出錯(cuò)無(wú)登錄注冊(cè)均未出錯(cuò)登錄注冊(cè)均未出錯(cuò)通過(guò)6.3.3房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)功能測(cè)試本測(cè)試依舊采用黑盒測(cè)試，對(duì)房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)功能進(jìn)行用例測(cè)試。房?jī)r(jià)預(yù)測(cè)功能測(cè)試如下表6-3所示：表6-3預(yù)測(cè)功能測(cè)試測(cè)試用例編號(hào)測(cè)試目的測(cè)試輸入預(yù)期輸出結(jié)果輸出測(cè)試結(jié)果1文本框是否正常顯示無(wú)正常正常通過(guò)2下拉列表是否正常顯示無(wú)正常正常通過(guò)3