城市二手房交易数据可视化系统研究与实现
| 摘要 | 第3-4页 |
| abstract | 第4页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究目的和意义 | 第9-10页 |
| 1.3 相关研究工作 | 第10-14页 |
| 1.3.1 房地产市场相关研究 | 第10-11页 |
| 1.3.2 城市大数据可视化 | 第11-14页 |
| 1.4 本文研究内容 | 第14-15页 |
| 1.5 本文结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 相关技术与工具 | 第16-24页 |
| 2.1 相关技术 | 第16-21页 |
| 2.1.1 网络爬虫技术 | 第16-17页 |
| 2.1.2 数据挖掘技术 | 第17-19页 |
| 2.1.3 数据可视化技术 | 第19-21页 |
| 2.2 相关工具 | 第21-24页 |
| 2.2.1 MySQL数据存储工具 | 第21-22页 |
| 2.2.2 IntelliJIdea开发工具 | 第22-23页 |
| 2.2.3 D3.js和ECharts可视化工具 | 第23-24页 |
| 第3章 数据与算法设计 | 第24-32页 |
| 3.1 数据介绍 | 第24-25页 |
| 3.1.1 数据源介绍 | 第24页 |
| 3.1.2 数据格式介绍 | 第24-25页 |
| 3.2 基于GBDT模型的房源预测 | 第25-30页 |
| 3.2.1 GBDT模型基本理论 | 第26-28页 |
| 3.2.2 GBDT模型实现 | 第28-30页 |
| 3.2.3 预测结果分析 | 第30页 |
| 3.3 基于余弦相似度的相似性度量 | 第30-32页 |
| 第4章 系统需求分析与总体设计 | 第32-46页 |
| 4.1 系统需求分析 | 第32-35页 |
| 4.1.1 数据获取模块 | 第33页 |
| 4.1.2 数据处理模块 | 第33-34页 |
| 4.1.3 数据可视分析模块 | 第34-35页 |
| 4.2 系统架构设计 | 第35-36页 |
| 4.3 数据库设计 | 第36-39页 |
| 4.4 可视化设计 | 第39-46页 |
| 4.4.1 二维地图热力图 | 第40-41页 |
| 4.4.2 相似关系图 | 第41-42页 |
| 4.4.3 文本图 | 第42-43页 |
| 4.4.4 折线图 | 第43-44页 |
| 4.4.5 螺旋柱状图 | 第44-45页 |
| 4.4.6 筛选框 | 第45-46页 |
| 第5章 城市二手房交易数据可视化系统实现 | 第46-58页 |
| 5.1 数据获取模块 | 第46-47页 |
| 5.2 数据处理模块 | 第47-48页 |
| 5.3 系统架构实现 | 第48-50页 |
| 5.4 数据可视化模块 | 第50-51页 |
| 5.5 使用场景分析 | 第51-55页 |
| 5.6 用户评价 | 第55-58页 |
| 第6章 总结与展望 | 第58-60页 |
| 6.1 论文总结 | 第58页 |
| 6.2 未来展望 | 第58-60页 |
| 参考文献 | 第60-64页 |
| 发表论文和科研情况说明 | 第64-66页 |
| 致谢 | 第66页 |
