014_django基于大数据运城市二手房价数据可视化系统的设计与实现2024_3ahrxq75

系统展示

开发背景

在当今快速发展的数字化时代，大数据技术已经成为推动社会进步的重要力量。特别是在房地产市场这一复杂而多变的领域，大数据的应用不仅能够提供更为精准的市场分析，还能为制定者和投资者提供有力的决策支持。运城市作为我国中部地区的一个重要城市，其二手房市场的健康发展对于地方经济和居民生活都具有重大意义。基于大数据的运城市二手房价数据可视化系统的设计与实现，正是在这样的背景下应运而生：

综上所述，基于大数据的运城市二手房价数据可视化系统的设计与实现，是在技术发展、市场需求和社会价值共同驱动下的产物。它不仅能够满足房地产行业对信息化的需求，帮助购房者做出更明智的决策，还能为监管提供科学依据，促进房地产市场的健康发展，提高公众的信息素养，并推动智慧城市的建设。随着大数据技术的不断进步和应用范围的扩大，相信这样的系统将在未来的房地产市场中发挥越来越重要的作用。

代码实现

# 导入必要的库
import pandas as pd
from sklearn.model_selection import train_test_split
from sklearn.ensemble import RandomForestRegressor
from django.shortcuts import render
from django.http import JsonResponse

# 加载数据集
data = pd.read_csv('house_price_data.csv')

# 数据预处理
# ...（此处省略了数据清洗、特征工程等步骤）

# 划分训练集和测试集
X_train, X_test, y_train, y_test = train_test_split(X, y, test_size=0.2, random_state=42)

# 创建随机森林回归模型
reg = RandomForestRegressor()
reg.fit(X_train, y_train)

# 评估模型性能
r2_score = reg.score(X_test, y_test)
print("R-squared:", r2_score)

# Django视图函数
def visualize_house_prices(request):
    # 获取请求参数
    area = float(request.GET.get('area', 0))
    rooms = int(request.GET.get('rooms', 0))
    # ...（其他特征）

    # 构建输入特征向量
    input_features = [area, rooms]  # ...（其他特征）

    # 预测房价
    prediction = reg.predict([input_features])[0]

    # 返回结果
    result = {
        'prediction': round(prediction, 2),
        'r2_score': r2_score
    }
    return JsonResponse(result)

项目案例 

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