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本次文章主要是介绍基于机器学习+随机森林+知识图谱的链家二手房数据可视化分析与房价预测系统的功能，

链家二手房数据可视化分析与房价预测系统-系统前言简介

• 在当前数字化时代，房产市场的动态和复杂性使得传统的房价预测和数据分析方法面临挑战。随着大数据技术的迅速发展，利用先进的数据处理和分析技术对房产市场进行深入研究成为可能。特别是在二手房市场中，通过高效的数据管理和可视化分析，可以帮助购房者、投资者以及政策制定者更好地理解市场趋势，从而做出更为精准的决策。本研究旨在通过基于Python的系统，结合多种技术手段，对二手房数据进行可视化分析和房价预测，以期为房产市场的决策提供有力的支持。
• 本系统的设计和实现包括房源数据的管理、可视化展示以及房价预测三大核心模块。房源数据管理模块通过爬虫技术获取大量房源信息，并以列表形式展示，便于用户浏览和分析。房源数据可视化模块则利用Echarts等工具，展示房源价格分布、区域单价分析、房屋结构与价格关系等信息，为用户提供直观的数据视图。房价预测模块采用随机森林预测模型，对房价进行精确预测，为用户提供科学的价格预测依据。
  -知识图谱分析作为系统的一个创新点，将房产数据中的隐含关系进行挖掘和展示。通过构建知识图谱，能够更深入地了解房产市场中的各种因素及其相互关系，从而为数据分析提供更加全面的视角。这种分析方法不仅提升了数据分析的深度和广度，也为房产市场的研究开辟了新的思路 。

链家二手房数据可视化分析与房价预测系统-开发技术与环境

• 亮点（爬虫、机器学习、随机森林预测模型、知识图谱、Echarts可视化）

• 开发技术：Python（语言）、Django框架（后端）、Vue（前端）、Echarts

• 算法：随机森林预测模型、知识图谱分析

• 软件工具：Pycharm、VsCode

• 数据库：MySQL

链家二手房数据可视化分析与房价预测系统-功能介绍

1、房源数据管理：房源爬虫信息列表展示。
2、房源数据可视化：房源总价格分布、不同区域的单价分析、房屋结构与房价关系、房屋面积与单价关系、挂牌时间与房价关系、。
3、房价预测：随机森林预测模型。
4、知识图谱分析
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链家二手房数据可视化分析与房价预测系统-视频演示

链家二手房数据可视化分析与房价预测系统-演示图片

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☀️房价预测☀️

☀️知识图谱分析☀️

链家二手房数据可视化分析与房价预测系统-代码展示

1.数据清洗【代码如下（示例）：】

 url = 'https://you.ctrip.com/sight/xian7/s0-p%s.html' % page
            self.__logger.info('url=%s' % url)
            resp = requests.get(url, headers=headers)
            html = resp.text

            soup = BeautifulSoup(html, 'lxml')
            for item_tag in soup.find_all('div', class_='list_mod2'):
                # print(item_tag)
                insight_name = item_tag.find('div', class_='rdetailbox').a.attrs['title']
                insight_url = item_tag.find('div', class_='rdetailbox').a.attrs['href']
                hot_score_number = item_tag.find('b', class_='hot_score_number').text
                address = item_tag.find('dd', class_='ellipsis').text.strip()
                score = item_tag.find('ul', class_='r_comment').find('a', class_='score').find('strong').text.strip()
                comment_counts = item_tag.find('ul', class_='r_comment').find('a',
                                                                              class_='recomment').text.strip().replace(
                    '(', '').replace('条点评)', '')
                item_tag.find('p', class_='bottomcomment ellipsis open_popupbox_a').find('span',
                                                                                         class_='sightc').extract()
                desc = item_tag.find('p', class_='bottomcomment ellipsis open_popupbox_a').text.strip()
                # print(item_tag.find('p',class_='bottomcomment ellipsis open_popupbox_a'))
                item_dict = {'insight_name': insight_name,
                             'insight_url': insight_url,
                             'hot_score_number': hot_score_number,
                             'address': address,
                             'score': score,
                             'comment_counts': comment_counts,
                             'desc': desc}
                self.__logger.info('item_dict=%s' % item_dict)
                if item_dict not in result:
                    result.append(item_dict)
            time.sleep(5)

        if result:
            pd.DataFrame(result, dtype=str).to_excel('data/travel_data.xlsx', index=False)

2.数据分析【代码如下（示例）：】

  
    # 获取”统计数据“ > ”季度数据“ api url
    def get_quarter_api_impl_url(self):
        name_url_dict = {
            "全国居民人均收入情况": "https://data.stats.gov.cn/easyquery.htm?m=QueryData&dbcode=hgjd&rowcode=zb&colcode=sj&wds=%5B%5D&dfwds=%5B%7B%22wdcode%22%3A%22zb%22%2C%22valuecode%22%3A%22A0501%22%7D%5D&k1=1710850279248&h=1"
        }
        return name_url_dict

    def get_requests_html(self, url):
        headers = {
            'Accept': 'application/json, text/javascript, */*; q=0.01',
            'User-Agent': 'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/98.0.4758.102 Safari/537.36'}

        resp = requests.get(url, headers=headers, verify=False)
        time.sleep(0.5)
        content = resp.content.decode('utf8')
        return content

    def get_dataframe_data(self, items):
        klist = []
        vlist = []

        content = items['content']

        try:
            returndata = json.loads(content)['returndata']

            datanodes = returndata['datanodes']

            wdnodes = returndata['wdnodes']
            for item in wdnodes[0]['nodes']:
                klist.append(item)

            for item in datanodes:
                its = item['code'].split('.')
                sj = [wd for wd in item['wds'] if wd['wdcode'] == 'sj'][0]['valuecode']

                value_dict = {'code': its[1].split('_')[0],
                              'date': '{}'.format(sj),
                              'value': item['data']['strdata']}

                vlist.append(value_dict)

            df1 = pd.DataFrame(klist, dtype=str)
            ndf1 = df1.drop(['dotcount', 'exp', 'ifshowcode', 'memo', 'nodesort', 'tag', 'sortcode', 'cname'], axis=1)
            df2 = pd.DataFrame(vlist, dtype=str)

            df3 = pd.merge(left=df2, right=ndf1, how='left',
                           left_on='code', right_on='code')

            # 只取最近1年的数据
            # cur_year = str(datetime.now().year)
            # df3 = df3[df3['date'].str.contains(cur_year)]
            return df3
        except Exception as e:
            self.__logger.error(f'解析json异常，报错信息为：{e}, 详细报错信息：{traceback.print_exc()}')
  

链家二手房数据可视化分析与房价预测系统-结语（文末获取源码）

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