摘要
广州城市租房需求数据分析系统的设计与实现响应了日益增长的住房市场需求，尤其是在广州这样的大都市中，租房需求复杂且动态变化快速。
该系统利用Springboot、Vue3、MySQL和爬虫技术搭建，目的在于提供一个全面、便捷的租房信息服务平台。广州城市租房需求数据分析系统不仅支持租房者与出租者的详尽账户和房源管理，还引入了智能推荐和数据分析功能，如价格趋势图和租房人数统计，以及实时爬取的市场数据展示。
通过综合运用前端交互技术与后端数据处理，系统确保用户体验的流畅性与服务的实用性。
广州城市租房需求数据分析系统预计将大幅提升用户租房决策的便捷性和精准性，成为租房市场的重要辅助工具。
关键词：广州城市租房需求数据分析系统；微信小程序；SSM
技术栈：Springboot+vue3+mysql+爬虫
爬虫：网站：广州租房信息|广州租房租金_价格_房价|房产网-安居客租房网
1. 租房者
账户管理：注册、登录、编辑个人信息、更改密码、注销账户
房源浏览：查看不同类型和地区的房源、筛选、排序（价格、面积等）、定位功能。
首页：展示推荐房源、最新房源等。
个人中心：查看个人信息、收藏房源、预约历史
收藏与预约：收藏房源、预约看房时间。
租房咨询服务：提供在线客服或聊天机器人。
租房申请：提交租房申请、上传租赁信息和必要文件、
消息系统：接收系统通知和房产中介回复、论坛交流
爬虫模块：爬取广州租房数据数据分析（做一个数据看板）
评价反馈：评价房源和交易流程。
推荐房源：根据用户的浏览历史和偏好，智能推荐合适的房源。
数据分析：价格趋势图（依据地区、房型）、租房人数统计（房间租赁次数、地区租房总人数）1.价格图表（依据地区，房型不同）趋势走向图（增加需要有数据分析图）！
2.人数（房间被租过的次数）或近几年此地区租房总人数。
2. 出租者
账户管理：注册功能（房产中介和散户）
登录：个人信息管理、认证流程
首页：展示个人房源统计、近期活动等
个人中心：管理房源、预约、申请等
房源管理：发布新房源、编辑房源信息、房源下架选项、上传图片和详细描述
预约管理：预约看房系统、查看和确认预约、取消预约功能
申请处理：审核租房申请
数据分析：房源浏览量和预约量统计、不同地区和房型需求量分析、总需求量展示（例如一个城市的数据，不同地区需求量，不同房型需求量，总需求量有一个数据分析图！！）
客户关系管理：记录交易历史、提供服务建议（公告）
3. 系统管理员
用户审核：审核新注册用户和房产中介账户
房源审核：审核房源信息真实性和合规性、
报表统计（数据看板）：用户活动、房源热度、交易量统计（数据看板）
权限管理：设定不同用户角色权限
数据管理：管理数据。
用户管理：对于出租者、租房者用户管理。
目录
摘要 I
Abstract II
目录 III
1 绪论 1
1.1课题研究背景和意义 1
1.2 国内外现状分析 1
1.3 课题研究主要内容 2
2 核心技术介绍 3
2.1 mysql技术介绍 3
2.2 IDEA编译器介绍 3
2.3 Spring框架简介 3
2.4 springmvc框架简介 3
2.5 Scrapy简介 4
2.7 Vue.js技术简介 4
3 需求分析 5
3.1 系统的设计模式 5
3.2 系统的设计目标 5
3.2 系统功能分析 6
3.3系统流程分析 8
3.3.1程序流程图设计 8
3.3.2添加信息流程图设计 9
3.3.3删除信息流程图设计 10
3.4 经济可行性研究 10
3.5 技术可行性研究 11
3.6 社会可行性研究 11
4 系统数据库详细设计 12
4.1 系统总功能模块设计 12
4.1 建立概念性数据模型 12
4.2 数据库逻辑结构分析设计 14
4.3 数据库关系和完整性约束的建立 16
4.3.1 实体完整性 16
4.3.2 引用完整性 16
4.3.3 域完整性 16
5 系统的详细设计 18
5.1 系统网页设计原则 18
5.2 系统登录 18
5.3 租客信息管理 18
5.4 房东信息管理 19
5.5 房源信息管理 19
5.6 租房信息可视化界面 20
5.7 首页展示 20
5.8 详细信息 21
6 系统测试运行 22
6.1 测试意义 22
6.2 系统整体测试 22
6.3 测试过程 22
6.4 测试结果 23
7 结论 24
8 致谢 25
参考文献 26
