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机器学习：基于大数据二手房房价预测与分析系统可视化线性回归预测算法 Django框架链家网站二手房计算机毕业设计✅

news 2025/11/17 11:36:45

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1、项目介绍

基于机器学习的二手房房价预测与分析平台

本项目是一款聚焦链家二手房数据的智能化分析与预测平台，以解决房价精准预测需求为核心，融合数据可视化与机器学习技术，兼具实用价值与研究意义。

技术层面，平台采用 Python 作为开发语言，以 Django 框架搭建稳定的前后端架构，通过 MySQL 数据库高效存储二手房核心数据；借助 Echarts 可视化工具生成多维度数据图表，直观呈现房价相关特征分布；核心预测功能基于 sklearn 中的线性回归模型实现，深度挖掘地理位置、小区环境、学区配置、交通状况等多类影响因素与房价的关联，确保预测结果的可靠性。

核心功能上，平台支持用户注册登录，提供全面的房源数据展示与多维可视化分析，涵盖房源分布、价格走势、关键影响因素占比等，助力用户快速把握市场规律；核心的房价预测模块，可根据用户输入的房屋特征参数，通过训练成熟的线性回归模型实时输出预测结果；同时结合数据分析发现，学区划分、小区环境及城市基础设施是影响房价的关键因素，为用户购房决策与投资提供科学参考。

平台整合数据存储、可视化分析与机器学习预测功能，既破解了传统房价评估的主观性难题，又通过多维度分析揭示房价变化逻辑，为普通用户、投资者及相关从业者提供了高效、精准的决策工具，具备显著的实践价值与研究意义。

技术栈：
Python语言、Django框架、MySQL数据库、Echarts可视化、机器学习-线性回归预测算法
使用 sklearn 中的线性回归模型进行预测
链家网站二手房
基于机器学习的二手房房价预测与分析

2、项目界面

（1）房源数据可视化分析

在这里插入图片描述

（2）可视化分析2

在这里插入图片描述

（3）房源数据

在这里插入图片描述

（4）房价预测

在这里插入图片描述

（5）注册登录
在这里插入图片描述

3、项目说明

二手房的房价格受到多种因素的影响，如地理位置、小区环境、交通状况、楼层、房间朝向、房间装修等。一般而言，在城区内的房子价格会比郊区的要贵一些，而处在市中心的位置则房价更为高昂。的二手房房价相对稳定，受到多种因素的影响，需要结合多方面因素考虑。本文主要研究二手房房价预测问题，采用了机器学习框架，并使用了机器学习模型来预测二手房房价。
首先，使用二手房的数据作为数据集，其次，从预测分析的角度出发，本文还从居住环境、学区因素、交通沿革、土地利用等方面对的房价特点进行了分析。通过这些分析，发现小区环境和学区划分是房价变化的主要因素，在城乡结构、人口变化等方面也有一定的影响。最后，本文通过得出的分析结果，提出了相应的建议和措施，如要提高房价的投资收益率可以关注学区房，注重城市基础设施的建设对于提高房价至关重要等等。
综上所述，这篇基于机器学习框架的二手房房价预测与分析的论文，除了探究预测模型的建立，还从多个角度对于房价的特点和变化因素进行了深入分析，并提出了相关建议，具有很好的研究价值和实践意义。

关键词：机器学习；房价预测；Python语言；二手房

4、核心代码

import json
from django.http import HttpResponse
from django.shortcuts import render
from . import until
from django.views.decorators.clickjacking import xframe_options_exemptdef login(request):return render(request, 'login.html')def admin_login(request):return render(request, 'admin_login.html')def login_detail(request):user_name = request.POST.get('user_name')password = request.POST.get('password')sql = 'select `user_login_password`,`user_login_name` from tb_user where `user_login_name` = {0} and user_login_password={1}'.format(repr(user_name), repr(password))res = until.query(sql)if len(res) > 0:return HttpResponse("OK")else:return HttpResponse("NO")def alogin_detail(request):admin_name = request.POST.get('admin_name')password = request.POST.get('password')sql = 'select * from tb_admin where `admin_name` = {0} and password={1}'.format(repr(admin_name), repr(password))res = until.query(sql)if len(res) > 0:return HttpResponse("OK")else:return HttpResponse("NO")def register_detail(request):user_name = request.POST.get('user_name')user_login_name = request.POST.get('user_login_name')user_login_password = request.POST.get('user_login_password')sql = 'select * from tb_user where user_login_name={0}'.format(repr(user_login_name))res = until.query(sql)if len(res) > 0:return HttpResponse("NO")sql = "insert into tb_user(`user_name`,`user_login_name`,`user_login_password`) values('%s','%s','%s')" % (user_name, user_login_name, user_login_password)until.insert(sql)return HttpResponse("true")@xframe_options_exempt
def index1(request):return render(request, 'index1.html')def index(request):return render(request, 'index.html')def admin_index(request):return render(request, 'admin_index.html')def admin_data(request):data = until.getalldata()data = {'data': data}return render(request, 'admin_data.html', data)def admin_user(request):data = until.getalluser()data = {'data': data}return render(request, 'admin_user.html', data)def yc_house(request):return render(request, 'yc_house.html')def yc(request):info = json.loads(request.body.decode('utf-8'))area = float(info['area'])Towards = int(info['towards'])Type = int(info['type'])fitment = int(info['fitment'])district = int(info['district'])data = until.yc(area, Towards, Type, fitment,district)return HttpResponse(json.dumps(data))def update_data(request):info = json.loads(request.body.decode('utf-8'))id = float(info['id'])username = int(info['username'])password = int(info['password'])sql = 'update tb_user set user_name = {0},user_login_password={1} where id={2}'.format(repr(username),repr(password), repr(id))until.insert(sql)return HttpResponse("YES")def del_data(request):info = json.loads(request.body.decode('utf-8'))id = info['id']sql = 'delete from data where id = {0}'.format(id)until.insert(sql)return HttpResponse("ok")def del_user(request):info = json.loads(request.body.decode('utf-8'))id = info['id']sql = 'delete from tb_user where id = {0}'.format(id)until.insert(sql)return HttpResponse("ok")def getindexdata(request):data = until.getindexdata()return HttpResponse(json.dumps(data))def update(request):id = request.GET.get("id")data = {'a': id}data = {'data': data}return render(request, 'update.html', data)def add_user(request):return render(request, 'add.html')def add_data(request):info = json.loads(request.body.decode('utf-8'))username = int(info['username'])password = int(info['password'])loginname = int(info['loginname'])sql = 'select * from tb_user where user_login_name={0}'.format(repr(loginname))res = until.query(sql)if len(res) > 0:return HttpResponse("NO")sql = "insert into tb_user(`user_name`,`user_login_name`,`user_login_password`) values('%s','%s','%s')" % (username, loginname, password)until.insert(sql)return HttpResponse("YES")@xframe_options_exempt
def all_house(request):data = until.getalldata()data = {'data': data}return render(request, 'all_house.html', data)