本文主要介绍了一种基于大数据技术的房屋推荐数据分析及可视化系统。该系统利用Python、Django、MySQL、Vue.js等技术，通过爬虫获取房屋数据，对数据进行分析和处理，然后将结果通过可视化的方式展示给用户。系统具有强大的数据分析能力和良好的用户体验，可以帮助用户快速找到适合自己的房屋。

系统的主要功能是房屋推荐和数据分析。通过爬虫获取的房屋数据，经过清洗和预处理，可以得到有效的房屋信息。然后，利用Python的数据分析库，如Pandas和NumPy，对房屋数据进行分析和处理，提取出关键指标，如房屋价格、面积、位置等。接下来，使用Vue.js和Echarts等工具，将分析结果以图表的形式展示给用户，方便用户了解房屋市场的整体情况和趋势。

总之，本文介绍了一种基于大数据技术的房屋推荐数据分析及可视化系统。该系统利用Python、Django、MySQL、Vue.js等技术，通过爬虫获取房屋数据，对数据进行分析和处理，然后将结果通过可视化的方式展示给用户。系统具有强大的数据分析能力和良好的用户体验，可以帮助用户快速找到适合自己的房屋。
 

基于大数据的房屋推荐系统总体分为前台用户模块和后台管理员模块。两个模块表现上是分别独立存在，综上所述，系统功能结构图如下图所示。

图4-1 系统功能模块设计
 

利用Python的数据分析库对房屋数据进行处理和分析。在此过程中，可以计算出不同面积段的房屋数量和占比。这幅图能够直观地展示不同面积段的房屋分布情况，帮助用户更好地了解房屋市场的整体状况。将生成的面积分布曲线图整合到Django后端和Vue前端的系统中。具体实现图如图4-4所示。

图4-4   面积分布图