【项目】深房数据通——深圳房价可视化系统
项目灵感
最近检索房价数据时无意中发现了2021年深圳曾发布二手房指导价文档，虽然2024年深圳市住房和建设局发布通知，明确取消了二手房参考价制度，但该文件依然起到参考深圳各小区房价高低与差异的作用。因此我萌生了在地图上可以直接看到各小区参考房价的想法，但是一共有3595条各小区参考房价的数据，不可能一一去标注，因此最好利用程序实现参考房价在地图上的可视化。最后实现效果如下图所示。
参考房价数据可视化的难点
1.地图数据源的选择。最开始采用的是比较常用的OpenStreetMap (OSM)数据源，但经过几次调试过后发现小区标点位置和现实位置都相差甚远而且随机变动，因此更换地图数据源为高德地图数据源，高德地图如需获取位置数据需要使用高德Web服务API向开发者提供HTTP接口。高德地图Web服务API简介如下所示：
Web服务API简介
https://amap.apifox.cn/ 简介说明了如何注册高德开发者、创建应用并获取API Key。
2.小部分标点数据与实际位置不相符。更换地图数据源以后，随机抽取部分小区标点，小区标点位置和现实位置相对应，即可说明大部分数据标点与真实地址相符，但仍会出现部分数据不相符的情况，初步分析原因有：（1）异常值：部分小区重名或名字近似，只要出现在文档中的小区名字在地图中被多次标记。（2）缺失值：小区改名等原因导致无法找出参考文档中的小区。
解决方案：对于缺失值和异常值，目前只能靠手动填充和查找异常情况。
随机数据标点查找如下图所示：
最初只为了实现这样可视化查找功能，后面扩展地图功能为深圳房价可视化分析系统，引用了深圳市政府开放数据平台接口提供的数据进行数据分析：一手商品房成交信息（按日统计），一手商品房按面积统计成交信息（按日统计），二手房成交信息（按日统计）。平台网址如下所示：
深圳市政府数据开放平台https://opendata.sz.gov.cn/ 部分页面如下图所示：
技术架构
1.后端技术栈
（1）Python Flask: Web框架，提供RESTful API
（2）pandas: 数据处理和分析
（3）高德地图API: 地理编码服务
（4）JSON: 数据存储格式
2.前端技术栈
（1） HTML5/CSS3: 页面结构和样式
（2） JavaScript (ES6+): 交互逻辑
（3） Leaflet.js: 地图可视化库
（4） 高德地图瓦片服务: 地图数据源
（5）Chart.js: 数据图表展示
核心功能
1.数据处理模块；2.地图标点可视化；3.房价数据搜索引擎；4.数据分析；5.数据导出与分享。
部署说明
1.环境要求
（1）Python 3.8+
（2）Flask 2.0+
（3）浏览器（支持ES6+、CSS3动画、GPU加速）
（4）推荐使用Chrome、Firefox、Safari等现代浏览器以获得最佳视觉效果
2.使用步骤
（1）安装Python依赖；（2）配置高德地图API密钥；（3）处理数据；（4）启动应用；（5）访问应用。
优化扩展
未来可以引入更多完整、实时更新的数据源（如房产网站的API接口）；加入房价舆情分析的功能，预测未来房价的涨跌变化；利用AI进行房产投资决策支持，添加房价的影响因子（如学区位置、公共交通、周围风景、医疗救助、商业氛围等因素）。
源码获取：
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