本系统具备全面的功能，前端实现价格对比、可视化大图展示、二手房信息查询、房价预测以及面积区间统计，为用户提供直观、便捷的市场分析工具。后端负责二手房信息数据爬取，确保数据实时更新；同时支持用户管理，包括注册、登录与权限分配；提供二手房信息修改功能，保障数据准确性；增加房价预测信息，丰富用户参考内容；并进行大数据分析，生成深度统计报告，为决策提供数据支持
本研究主要聚焦于设计与分析基于Django框架的上海市松江区二手房价格分析预测系统。研究内容涵盖系统需求分析、功能设计与实现以及数据分析方法的探索。首先，通过深入调研二手房市场现状与用户需求，明确系统功能定位，包括价格对比、二手房信息展示、房价预测及面积区间统计等功能模块。其次，采用Django框架进行后端开发，结合Vue实现前端交互界面，构建高效稳定的技术架构，以确保系统性能与用户体验。同时，利用MySQL数据库存储与管理二手房数据，保障数据的完整性和安全性。在数据分析方面，运用统计学方法与机器学习算法对二手房价格进行建模与预测，为用户提供科学合理的决策参考。此外，通过系统测试与优化，进一步提升系统的准确性和稳定性，以满足实际应用需求。
随着房地产市场和信息技术的发展，二手房交易行业逐渐兴起。传统二手房交易依赖线下中介，流程繁琐、信息不透明，购房者难以获取全面准确的价格信息，导致决策困难。为解决这些问题，本系统采用前端 Vue、后端 Django 和 MySQL 数据库开发。前端实现价格对比、可视化大图、二手房信息展示、房价预测和面积区间统计功能；后端负责二手房信息爬取、用户管理、信息修改、房价预测信息增加和大数据分析。系统通过技术手段优化二手房交易流程，为用户提供便捷高效的服务。
关键词：二手房价格分析、Django、Vue、MySQL、房价预测
目录
摘要 I
Abstract II
1 绪论 1
1.1 研究背景与意义 1
1.1.1 研究背景 1
1.1.2 研究意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.2.1 国内研究现状 1
1.2.2 国外研究现状 2
1.3 主要研究内容 3
1.4 论文组织结构 3
2 系统爱开发技术与环境 5
2.1 Python语言 5
2.2 Django框架 5
2.3 Spark框架 5
2.4 MySQL数据库 6
2.5 开发环境 6
3 需求分析 7
3.1 可行性分析 7
3.1.1 技术可行性分析 7
3.1.2 操作可行性分析 7
3.1.3 市场可行性分析 7
3.2 功能需求分析 7
3.2.1 前端功能 7
3.2.2 后端功能 8
3.3 非功能需求分析 9
4 系统设计 10
4.1 系统架构设计 10
4.2 数据爬取 11
4.2.1 数据获取 11
4.2.2 数据清洗与预处理 11
4.2.3 数据存储 12
4.3 系统功能模块设计 13
4.4 数据库设计 14
4.4.1 概念设计 14
4.4.2 数据库表设计 17
5 系统实现 20
5.1 前端功能实现 20
5.1.1 价格对比 20
5.1.2 可视化大图 20
5.1.3 二手房信息 21
5.1.4 房价预测 21
5.1.5 面积区间统计 22
5.2 后端功能实现 22
5.2.1 二手房数据爬取 22
5.2.2 用户管理 23
5.2.3 二手房信息修改 23
5.2.4 房价预测信息增加 24
5.2.5 大数据分析 24
6 系统测试 26
6.1 测试目的 26
6.2 测试方法 26
6.3 测试内容 26
6.3.1 价格对比功能测试用例表 26
6.3.2 可视化大图功能测试用例表 27
6.3.3 二手房信息功能测试用例表 27
6.3.4 房价预测功能测试用例表 27
6.3.5 面积区间统计功能测试用例表 28
6.3.6 二手房数据爬取功能测试用例表 28
6.4 测试结论 28
7 总结 30
参考文献 31
致谢 33
