二手房数据分析系统的设计与实现
| 摘要 | 第7-8页 |
| Abstract | 第8-9页 |
| 第1章 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外现状 | 第13-15页 |
| 1.3 论文主要研究内容和结构安排 | 第15-16页 |
| 第2章 需求分析与设计 | 第16-35页 |
| 2.1 需求分析 | 第16-19页 |
| 2.1.1 系统功能需求分析 | 第16-17页 |
| 2.1.2 系统非功能需求分析 | 第17-18页 |
| 2.1.3 系统可行性分析 | 第18-19页 |
| 2.2 系统功能设计分析 | 第19-28页 |
| 2.2.1 业务流程分析 | 第19-20页 |
| 2.2.2 系统功能设计分析 | 第20-28页 |
| 2.3 数据库设计 | 第28-34页 |
| 2.4 本章小结 | 第34-35页 |
| 第3章 系统实现与测试 | 第35-55页 |
| 3.1 相关技术介绍 | 第35-40页 |
| 3.1.1 C | 第35-36页 |
| 3.1.2 Web服务器IIS | 第36-37页 |
| 3.1.3 数据库介绍 | 第37-38页 |
| 3.1.4 前端框架介绍 | 第38-39页 |
| 3.1.5 MVC框架介绍 | 第39页 |
| 3.1.6 项目结构 | 第39-40页 |
| 3.2 功能相关设计与实现 | 第40-50页 |
| 3.2.1 企业注册与员工登录 | 第40-41页 |
| 3.2.2 房源管理功能 | 第41-43页 |
| 3.2.3 客源管理功能 | 第43-44页 |
| 3.2.4 房客源查询功能 | 第44-45页 |
| 3.2.5 跟进管理 | 第45-46页 |
| 3.2.6 合同管理 | 第46-48页 |
| 3.2.7 组织结构 | 第48-49页 |
| 3.2.8 楼盘字典 | 第49-50页 |
| 3.3 系统测试 | 第50-54页 |
| 3.3.1 测试工具及方法 | 第50-51页 |
| 3.3.2 测试环境 | 第51-52页 |
| 3.3.3 测试结果 | 第52-54页 |
| 3.4 本章小结 | 第54-55页 |
| 第4章 二手房数据可视化 | 第55-63页 |
| 4.1 房源价格走势可视化 | 第55-58页 |
| 4.2 房源数据可视化 | 第58-60页 |
| 4.3 经纪人数据可视化 | 第60-61页 |
| 4.4 政策对二手房可视化 | 第61-62页 |
| 4.5 本章小结 | 第62-63页 |
| 第5章 二手房数据分类系统 | 第63-77页 |
| 5.1 数据预处理 | 第63-67页 |
| 5.1.1 缺省、类别与异常数据处理 | 第63-65页 |
| 5.1.2 房源数据去重处理 | 第65-67页 |
| 5.2 二手房房源分类 | 第67-71页 |
| 5.2.1 Bayes分类算法介绍 | 第67-68页 |
| 5.2.2 SVM分类算法介绍 | 第68-69页 |
| 5.2.3 评估指标介绍 | 第69-70页 |
| 5.2.4 房源分类结果检测 | 第70-71页 |
| 5.3 二手房委托价格预测 | 第71-76页 |
| 5.3.1 多元线性回归算法 | 第71-72页 |
| 5.3.2 BP神经网络 | 第72-74页 |
| 5.3.3 房价预测结果分析 | 第74-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 结论与展望 | 第77-78页 |
| 致谢 | 第78-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 攻读硕士学位期间成果 | 第83页 |
