我是靠谱客的博主 腼腆玉米,最近开发中收集的这篇文章主要介绍大数据预测房价趋势大数据预测房价趋势,觉得挺不错的,现在分享给大家,希望可以做个参考。

概述

大数据预测房价趋势

数据挖掘步骤大概分为以下:1、数据采集2、数据清洗3、数据分析4、显示数据

还是按这4个步骤,
第一,我们用爬虫采集某网的数据,得到房价20180811.txt文件,这里是以广州城市为例。数据中有些有地铁,有些无地铁的房子,为了采集,清洗方便,这里我们选择用有地铁的房子进行统计。
数据清洗得出房价20180812.txt文件,数据以–分割,看起来更加简洁,但不可观。

String result = "";
        String filePath = "C:\Users\admin\Desktop\房价20180811.txt";
        String filePath2 = "C:\Users\admin\Desktop\房价20180812.txt";
        File file=new File(filePath);
        InputStreamReader read = new InputStreamReader(
                new FileInputStream(file),"UTF-8");
        BufferedReader bufferedReader = new BufferedReader(read);
        String lineTxt = null;
        while((lineTxt = bufferedReader.readLine()) != null){
            //1、接受数据
            String line = lineTxt;
            //2、数据切片
            String[] fields = line.split("--");
            //凤锦苑四房两卫+1户型南北对流户型漂亮楼--42厅<i>|</i>135㎡<i>|</i>中层(共26层)<i>|</i>南北向<i>|</i>2011年建<i>|</i>--
            //碧桂园凤凰城凤锦苑--凤凰城-广园快速路(近沈海高速)</span></p><pclass="clearfixlabel"></p></dd><ddclass="price_right"><spanclass="red"><b>350</b>万</span><span>25926元/㎡</span></dd></dl><dlclass="clearfix"dataflag="bg"data-bg="{&quot;houseid&quot;:&quot;228980323&quot;,&quot;agentid&quot;:&quot;166295756&quot;,&quot;housetype&quot;:&quot;FAGT&quot;,&quot;listingtype&quot;:&quot;1,2&quot;}"id="list_D03_02"><dtclass="floatl"><aps="51_2_60"href="http://esf.gz.fang.com/chushou/3_228980323.htm"target="_blank"data_channel="1,2"><imgsrc="./【广州二手房_广州二手房出售】-广州房天下_files/loading160_120.gif"src2="http://cdnsfb.soufunimg.com/viewimage/1/2018_7/26/M13/36/14f806a3da35417db07bdbb9708a2f9f/220x165c.jpg"onerror="imgiserror(this,&#39;http://cdnsfb.soufunimg.com/1/2018_7/26/M13/36/14f806a3da35417db07bdbb9708a2f9f.jpg&#39;)"></a></dt><dd><h4class="clearfix"><aps="51_2_60"href="http://esf.gz.fang.com/chushou/3_228980323.htm"target="_blank"data_channel="1,2"title="万和苑滘口地铁站旁准电梯精装两房产权清晰带装修价格可谈"><spanclass="tit_shop">万和苑滘口地铁站旁准电梯精装两房产权清晰带装修价格可谈</span></a></h4><pclass="tel_shop">22厅<i>|</i>63㎡<i>|</i>中层(共8层)<i>|</i>东南向<i>|</i>1999年建<i>|</i><spanclass="people_name"><anofollow=""href="http://esf.gz.fang.com/a/jd18529257707"title="访问[简丹]的个人网上店铺,查看更多房源"target="_blank">简丹</a></span></p><pclass="add_shop"><atarget="_blank"href="http://esf.gz.fang.com/house-xm2811006967/"title="万和苑">万和苑</a><span>芳村-芳村兴东路17号</span></p><pclass="clearfixlabel"><spanclass="bg_noneicon_dt">距5号线滘口站约948米</span></p></dd><ddclass="price_right"><spanclass="red"><b>185</b>万</span><span>29365元/㎡</span></dd></dl><dlclass="clearfix"dataflag="bg"data-bg="{&quot;houseid&quot;:&quot;228274730&quot;,&quot;agentid&quot;:&quot;164319321&quot;,&quot;housetype&quot;:&quot;FAGT&quot;,&quot;listingtype&quot;:&quot;1,2&quot;}"id="list_D03_03"><dtclass="floatl"><aps="51_3_60"href="http://esf.gz.fang.com/chushou/3_228274730.htm"target="_blank"data_channel="1,2"><imgsrc="./【广州二手房_广州二手房出售】-广州房天下_files/loading160_120.gif"src2="http://cdnsfb.soufunimg.com/viewimage/1/2018_7/16/M19/11/74d2320fde6141dfaa9da26c03a34916/220x165c.jpg"onerror="imgiserror(this,&#39;http://cdnsfb.soufunimg.com/1/2018_7/16/M19/11/74d2320fde6141dfaa9da26c03a34916.jpg&#39;)"></a></dt><dd><h4class="clearfix"><aps="51_3_60"href="http://esf.gz.fang.com/chushou/3_228274730.htm"target="_blank"data_channel="1,2"title="主推春江花园,南向3房,21号线棠东站今年开通,送家电家私"><spanclass="tit_shop">主推春江花园,南向3房,21号线棠东站今年开通,送家电家私</span></a></h4><pclass="tel_shop">32厅<i>|</i>103㎡<i>|</i>中层(共25层)<i>|</i>南向<i>|</i>2002年建<i>|</i><spanclass="people_name"><anofollow=""href="http://esf.gz.fang.com/a/520tanning"title="访问[谭许宁]的个人网上店铺,查看更多房源"target="_blank">谭许宁</a></span></p><pclass="add_shop"><atarget="_blank"href="http://esf.gz.fang.com/house-xm2811022338/"title="春江花园">春江花园</a><span>车陂-中山大道棠东东路--
            //距4号线车陂站约687米--<b>350</b>万--33981元/㎡-
            //3、拿到关键字段
            String titleStr = fields[0];
            String houseStr = fields[1];
            String streetStr = fields[2];
            String addressStr = fields[3];
            if(addressStr.indexOf("</span>") > 0){
                addressStr = addressStr.substring(0, addressStr.indexOf("</span>"));
            }
            String subwayStr = fields[4];
            String totalStr = fields[5].replace("<b>", "").replace("</b>万", "");;
            String priceStr = fields[6].replace("元/㎡-", "");
            if(subwayStr.indexOf("距") == 0){
//              System.out.println(subwayStr);
                String subway0 = subwayStr.substring(subwayStr.indexOf("距")+1, subwayStr.indexOf("线")).replace("号", "");
                String subway1 = subwayStr.substring(subwayStr.indexOf("线")+1, subwayStr.indexOf("约"));
                String subway2 = subwayStr.substring(subwayStr.indexOf("约")+1, subwayStr.indexOf("米"));


                String[] houseStrs = houseStr.split("<i>|</i>");
//              System.out.println(houseStrs.length);
                if(houseStrs.length == 10){


                    String houseStrs0 = houseStrs[0].replace("室", ",").replace("厅", "").replace("<i>", "");
                    //              System.out.println(houseStr);
                    String[] houseStrs0s = houseStrs0.split(",");
                    String house0 = houseStrs0s[0];
                    String house1 = houseStrs0s[1];

                    String area = houseStrs[2].replace("㎡", "");
                    String flood = houseStrs[4].substring(0, 2);
                    String way = houseStrs[6];
                    String year = (2018-Integer.parseInt(houseStrs[8].replace("年建", "")))+"";
                    //4、数据输出到
                    result = titleStr+"--"+house0+"--"+house1+"--"+area+"--"+flood+"--"+way+"--"+year+
                            "--"+streetStr+"--"+addressStr+"--"+subway0+"--"+subway1+"--"+subway2+"--"+totalStr+"--"+priceStr+"rn";
                    //
                    _txtUtils.addTxtContent(filePath2, result);
                }}
        }
        read.close();
        System.out.println(result);

这里写图片描述

根据房子的面积大小,预测房价。虽然房价每年以指数方式增加,不符合社会进步与落后的生产力的矛盾观念,但还是学习一下用线性回归预测那一年的房价。这里只能当作参考学习。就学爬虫获取数据,这里我们有可以通过excel获取数据,从在线网页获取数据,从api中获取数据,从html文件获取数据等,获取数据后,就要对数据进行清洗,不用洗衣机,不用挖掘机,简单去重去空操作就可以。然后分析一下用什么图表显示。用直观的图形表达你的需求。

需要源码学习,下载地址:http://47.98.237.162/detail/1/174

最后

以上就是腼腆玉米为你收集整理的大数据预测房价趋势大数据预测房价趋势的全部内容,希望文章能够帮你解决大数据预测房价趋势大数据预测房价趋势所遇到的程序开发问题。

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