北京租房数据分析系统

项目介绍

看北京租房，光翻列表看不出各区贵多少、什么户型多。这个毕设把房源浏览和数据分析放在一起：用户能搜房、收藏、提交租赁申请，也能用图表看区域和价格分布，再按面积户型朝向估一个月租。后台管房源、订单、论坛和爬取记录。

前台按区域、整租合租、价格区间搜房，详情有面积户型朝向楼层配套，能收藏、评论打分、填入住日期提交申请。另有租房论坛发帖评论、公告、站内通知、反馈，以及和客服的站内留言。数据分析页可筛区域、价格、户型、租赁方式、朝向，再出各区套数、均价、价格区间、面积散点、户型和朝向分布。价格预测填区域、面积、户型、朝向、楼层，可选随机森林或梯度提升，也能两个模型对比，结果带来源区间。后台除用户房源订单外，还能看爬虫入库、标签、举报、预测日志和租金趋势。爬虫是解析流水线加管理页，演示房源可用脚本生成，不是接好就能去扒某家线上站点。

题目同时覆盖 Web 业务和机器学习，答辩时把「从数据到图再到预测」讲顺即可。

主要功能

• 房源检索：关键词、区域、整租合租、价格排序，详情看配套和描述
• 收藏、评论和租赁申请：申请填入住日期和租期，待审可取消
• 数据分析：各区套数和均价、价格分段、面积—租金散点、户型与朝向分布
• 租金预测：随机森林 / 梯度提升，支持模型对比和置信区间
• 租房论坛：发帖、评论、举报；公告和站内通知
• 在线客服留言、意见反馈
• 管理端：用户、房源、订单、论坛、评论、消息、标签
• 爬虫数据与租金趋势、预测记录查看
• 账号：用户注册登录，管理员单独入口

技术栈

前端：Vue 3、Vite、Element Plus、Pinia、ECharts。 后端：Flask、Flask-SQLAlchemy、JWT；分析用 pandas；模型用 scikit-learn（随机森林、梯度提升）。 数据库：MySQL。爬虫骨架用 requests + BeautifulSoup。

适合谁做

适合软件工程、计算机、数据科学、信息管理。答辩可讲 Flask 业务库、ECharts 多维统计、树模型怎么估租金；爬虫要说明是流水线和演示数据，别说已经对接某商业网站。