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1、毕业设计：2025年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
1、项目介绍
技术栈：Python语言、Flask框架、MySQL数据库、Echarts可视化、sklearn机器学习（多元线性回归）、requests爬虫
数据源：链家一手房（商品房）价格、面积、户型、装修、楼层、朝向、小区、经纬度等全维度字段
功能：requests定时爬取→数据清洗→Flask后端存储→Echarts多图联动→多元线性回归预测单价→词云/价格区间/室量分析→后台管理导出
研究背景：购房决策需要海量真实数据支撑，公开API稀缺；Python+爬虫+ML可快速构建地域化房价洞察工具。
研究意义：将"爬-存-析-预测-可视化"完整链路封装成轻量级Flask系统，为购房者、房产中介、高校房产课程提供零门槛、可复用的开源方案，也可直接作为毕业设计与大数据实训项目。
2、项目界面
（1）系统首页----数据概况
（2）房屋信息搜索、小区搜索
（3）楼盘数据
（4）商品房价格分析
（5）售房情况、标签分析、未交房数量
（6）室量分析、面积分析
（7）预测模块：sklearn机器学习 多元线性回归预测模型
（8）装修情况分析、房屋类型分析
（9）词云图分析
（10）楼盘小区详情页
（11）后台数据管理
3、项目说明
摘 要
本文设计并实现了基于Python的房源数据分析及其可视化系统，旨在为购房者、中介及高校房产课程提供便捷、高效的房价洞察工具。研究对象为链家一手房（商品房）数据，研究手段包括requests网络爬虫、数据清洗、Flask后端、MySQL存储、Echarts可视化与sklearn多元线性回归预测。系统首先通过requests定时抓取楼盘名称、均价、总价、室量、面积、装修、楼层、朝向、经纬度等关键字段；其次利用Pandas完成缺失值填补、异常值剔除、字段类型统一；再次采用Flask构建RESTful后端，实现数据分页、条件搜索、排序与导出；最后通过Echarts联动展示价格分布、面积-单价散点、装修占比、词云热词，并调用sklearn多元线性回归模型预测单价，帮助用户把握市场趋势。
关键词：Python语言；房屋数据分析；可视化系统；房价预测
系统功能模块
① 数据爬取：采用requests+Session池模拟浏览器，随机UA与IP代理绕过反爬，定时抓取新房列表页与详情页，支持断点续爬与增量更新。
② 数据清洗：缺失值采用中位数/众数填补，异常值通过3σ原则剔除；价格统一为"元/㎡"，面积统一为"㎡"，楼层转换为数字编码，方便后续建模。
③ 后端接口：Flask-RESTful提供楼盘列表、价格区间、室量分布、装修类型等API，支持分页、模糊搜索、多字段排序，返回JSON供前端调用。
④ 可视化大屏：Echarts双轴柱状图展示各区均价；散点图呈现面积-单价关系；饼图统计装修占比；词云突出热词楼盘名；所有图表支持一键导出PNG/CSV。
⑤ 价格预测：选取面积、楼层、室量、装修、朝向等特征，采用sklearn多元线性回归，十折交叉验证，R²达0.78，可单条或批量预测单价。
⑥ 后台管理：Django-Admin风格管理页，可手动补录楼盘、修正价格、设置爬虫周期；普通用户仅查看与导出，保障数据安全。
系统成果
用户可通过Web直观浏览区域均价、热词楼盘、价格走势；输入面积、室量、装修等参数即可在线预测单价；导出功能支持Excel/CSV，方便做购房对比表。整体代码开源、环境一键配置，是毕业设计、房产数据分析课程、中介市场报告的理想模板。
4、部分代码
python
from flask import Flask,session,render_template,Blueprint,redirect,request
from config import Config
import re
from db import db
# 添加后台管理
from flask_admin import Admin
from flask_sqlalchemy import SQLAlchemy
from flask_admin.contrib.sqla import ModelView
# 添加模型引用，模型在models文件夹已定义完成
from models.history import History
from models.house_info import house_info
from models.user import User
from flask_babelex import Babel
# 使用flask_babelex可以显示中文，该模块用于做国际化
# babel = Babel(app)
import os
app = Flask(__name__)
# 使用flask_babelex可以显示中文，该模块用于做国际化
babel = Babel(app)
app.config.from_object(Config)
db.init_app(app)
# 添加后台管理
# 初始化Flask admin
# admin = Admin(app, name="Flask Admin")
admin = Admin(app, name=u"后台管理系统", template_mode="bootstrap3")
# -----------------------------------------------------------------------------
# 3、第三步： 定义数据模型AdminView
# 定义模型 【History、User、house_info】
# 已完成，请见 models文件夹
# 4、第四步： 注册加入视图 （将模型添加到后台管理）
# admin.add_view(MyModelView(User, db.session)) 参考1
# admin.add_view(ModelView(User, db.session)) 参考2
admin.add_view(ModelView(house_info, db.session))
admin.add_view(ModelView(History, db.session))
# admin.add_view(ModelView(User, db.session)) # 与52行冲突
# 注册蓝图
from views.user import user
from views.page import page
app.register_blueprint(user.ub) # 这行不要注释。否则报错
app.register_blueprint(page.pb)
@app.route('/')
def index():
return redirect('/user/login')
@app.before_request
def before_requre():
pat = re.compile(r'^/static')
if re.search(pat,request.path):
return
if request.path == "/user/login" :
return
if request.path == '/user/registry':
return
uname = session.get('username')
if uname:
return None
return redirect("/user/login")
@app.route('/<path:path>')
def catch_all(path):
return render_template('404.html')
if __name__ == '__main__':
app.run()🍅✌**感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目编程以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！**🍅✌
5、源码获取方式
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