摘 要
房地产市场一直在发展，房价问题引起社会广泛关注。分析房价很重要，购房者需要这些信息，投资者需要这些数据，房地产企业也需要参考这些结果。传统房价分析方法存在不足，主要依靠个人经验，使用数据量较少，无法适应现在快速变化的市场环境。使用Python技术可以解决这个问题，这种技术处理数据能力强，开发智能房价预测系统成为更好的选择。
该智能系统采用B/S架构模式，使用Django框架搭建后台服务，这种设计保证系统运行稳定，后期扩展方便。系统通过Scrapy爬虫获取网络数据，重点采集广州地区新房信息，为分析工作提供充分数据支持。数据展示部分选用Echarts工具，能够清晰呈现房价变化趋势。系统功能包含三个主要模块：管理员可以进行用户管理，能够维护广州新房数据，还可以执行线性回归预测分析。这套系统提供准确的房价信息，购房者可以参考这些数据，投资者可以依据这些结果，房地产企业能够获得市场分析报告。
关键词：智能房价分析与预测系统；Django框架；

Abstract
The real estate market has been developing, and the issue of housing prices has attracted widespread attention from society. Analyzing housing prices is important. Homebuyers need this information, investors need this data, and real estate companies also need to refer to these results. The traditional methods for analyzing housing prices have shortcomings, mainly relying on personal experience and using limited data, which cannot adapt to the rapidly changing market environment. The use of Python technology can solve this problem, as this technology has strong data processing capabilities, making the development of an intelligent housing price prediction system a better choice.
This intelligent system adopts the B/S architecture mode and uses the Django framework to build backend services. This design ensures stable system operation and easy expansion in the future. The system obtains network data through Scrapy crawler, focusing on collecting new house information in Guangzhou to provide sufficient data support for analysis work. The data display section uses Echarts tool, which can clearly present the trend of housing price changes. The system functions include three main modules: administrators can manage users, maintain Guangzhou new house data, and perform linear regression prediction analysis. This system provides accurate housing price information, which homebuyers can refer to. Investors can use these results to obtain market analysis reports for real estate companies.
Key words: intelligent housing price analysis and prediction system; Django framework;

目 录
摘 要 I
Abstract II
1 绪 论 1
1.1 研究背景 1
1.2 研究意义 2
1.3研究内容 2
2系统相关技术 3
2.1 Python简介 4
2.2 Django框架介绍 4
2.3 大数据介绍 4
2.4 Echarts介绍 5
2.5 Scrapy爬虫 5
2.6 本章小结 6
3 系统分析 7
3.1 需求分析 7
3.1.1系统总体分析 8
3.2 可行性分析 8
3.2.1 经济可行性 9
3.2.2 技术可行性 9
3.2.3 运行可行性 10
3.3 需求分析 11
3.4 系统流程分析 11
3.4.1 登录流程图 12
3.4.2 添加新用户流程图 13
4 系统设计 13
4.1 系统功能结构图 14
4.2 数据库E-R图设计 14
4.3 系统数据表设计 14
5 详细设计 16
5.1前台用户功能实现 18
5.2后台管理员功能的实现 19
5.3智能房价分析与预测系统看板展示 19

6 系统测试 20
6.1 功能测试 21
6.2 可用性测试 26
6.3 维护测试 27
6.4 性能测试 27
6.5 测试结果分析 27
结论 30
参考文献 31
致 谢 33

1 绪 论
1.1 研究背景
房地产行业在全球经济中很重要，是很多国家经济发展的关键部分。最近几年，城市发展速度加快，城市人口快速增加，住房需求越来越大，导致房地产市场持续活跃，房价变化受到广泛关注。购房者需要了解房价，投资者需要研究房价，房地产企业也需要分析房价。
过去分析房价的方法比较落后。主要靠人工收集少量数据，加上专业人士的经验判断和简单统计。这种方法有很多问题。人工收集数据速度慢，数量少，不能完整反映市场情况。简单的统计方法不能发现房价影响因素之间的复杂关系。现在的房地产市场变化很快，影响因素很多，传统方法越来越不够用，分析结果常常不准确。
Python编程语言可以解决这些问题。Python有很多数据分析工具，比如Scrapy可以收集数据，Echarts可以展示数据，Django可以搭建系统。使用这些技术能够快速处理大量房价数据，通过科学方法建立准确的预测模型。这样可以帮助购房者、投资者和企业更好地做决定。

1.2 研究意义
这套系统对购房者特别有用。现在房价经常变化，很多人不知道该什么时候买房。使用这个系统可以看到详细的房价数据和预测结果，帮助人们选择最好的买房时间。比如系统会显示某个区域的房价变化，让购房者知道什么时候买房最划算。这样既能买到合适的房子，又不会多花钱。
房地产公司也能用这个系统赚钱。开发商可以用系统看房价变化，决定什么时候盖房子最合适。房价要涨的时候就快点盖，房价可能要跌的时候就慢点盖。还可以根据系统数据设计更受欢迎的房型和价格。房屋中介可以用系统里的专业数据给客户建议，这样客户会更相信他们，生意就会更好。
政府部门也需要这个系统。通过系统数据可以制定更好的房地产政策，让房价不会涨得太快也不会跌得太凶。比如某个地方房价涨得太快，政府可以提前采取措施；房价太低的地方，政府可以想办法刺激市场。这样房地产市场就能平稳发展。系统还能帮助把钱和资源用在最需要的地方，避免浪费。
这个系统还推动了新技术在房地产行业的应用。开发系统时使用的Python技术为这个行业带来了新方法，让整个行业的技术水平都提高了。现在分析房价有了更先进的手段，这对未来发展很有帮助。
1.3 研究内容
在系统开发过程中，采用B/S架构作为基础技术方案。后端服务使用Django框架进行构建，该框架提供完善的数据库操作接口和用户管理组件，能够有效保证系统的数据处理能力和运行稳定性。前端界面集成Echarts可视化工具，通过折线图、柱状图等多种图表形式展示房价变化趋势和区域价格差异，使复杂数据更易于理解。数据采集环节部署Scrapy爬虫程序，定时从多个权威数据源获取最新房价信息，包括广州地区新开楼盘的具体参数，如地理位置、建筑面积、销售价格以及周边配套设施等详细数据，为系统分析功能提供充分的数据支持。
系统功能设计包含多个关键模块。管理员模块提供完整的用户管理体系，支持账户审核、权限设置、状态管理等核心功能，确保系统安全运行。数据管理模块专门处理广州新房数据，实现数据的添加、修改、删除等维护操作，保证数据质量。预测分析模块采用线性回归算法，综合考虑历史房价记录和多项影响因素，包括地区GDP增长率、人口迁移数量、土地出让规模等关键指标，建立多维度的预测模型。在模型优化方面，研究采用正则化技术来提升模型的泛化能力，避免出现过度拟合问题。整个系统设计强调实用价值和创新特色，目标是建立一个功能全面、预测准确的智能分析平台，为房地产市场的各类用户提供有效的决策参考。
当相关用户角色打开系统网站后，进入的是网站的初始页面。在这里，用户能够看到该系统的一些基本功能，在成功登录后，用户可以通过当前系统首页、广州新房、线性回归预测、房价资讯、个人中心进入各功能的页面，然后进行相关操作。智能房价分析与预测系统展示图，“均价统计”折线图展示不同楼盘均价走势，直观呈现房价波动。“标题”词云图，字体大小反映楼盘名称提及频率。“广州新房总数38”，表格罗列如“越秀大学星汇锦城”等新房信息，涵盖均价、建面、类型、产权等关键数据。“产权占比”环形图展示40年、70年产权占比情况。右侧“建面统计”柱状图呈现不同建面区间新房数量分布，“类型统计”柱状图对比住宅、底商等不同类型房产数量。“预测均价”区域，用户可输入楼盘标题、建面、类型、产权等信息，点击“立即预测”获取房价预测数据，帮助进行购房决策、投资分析等，为房地产市场参与者提供有力的数据支持。