上海链家所有二手房资源+源代码，

爱彼迎 这是一个可视化项目，目的是通过从insideairbnb.com收集的数据来了解Airbnb对墨尔本社区的影响。 在R Shiny和R Plotly上演示了可视化。

通过对阿里司法拍卖数据收集及整理，借助银行资源，找到0首付房源，房源数据截止2021年10月20日

随着经济的发展，北、上、广、深这四大都市迅速发展，在经济、政治等方面有突出的表现，而且工作机会多，生活质量较高，是大多数人所向往的地方。但是要在这些城市定居是一件不容易的事情，这样来说购买二手房是一个可以选择的方案，说到这我们一定会想了解这些地区的房源大概情况。所以本项目是对深圳链家二手房房源进行的分析，希望可以帮助部分人解决购房问题，从多维度出发分析，帮助买家拿定主意，实现合理的购房。 （一）分析结果 房源数量最多的区有龙岗区、罗湖区、福田区、南山区，在这四个区中南山区宝安区、福田区的总价比较高都在700百万以上。 对于想选择好地段、价钱差不多就行的人，推荐选择宝安中心的房源。因为宝安中心价格在排名前十的地段中位于第5，说明地段不错，房价在前十中不算很高，值得推荐。 小区的选择可以参照二手房均价（总价）排名前十的小区，进行选择。房屋朝向推荐朝南，朝东南的方向。 对于普通大众，房屋朝向，装修可供选择的种类还是挺多的。

这是13年给一个中介上班的朋友私人订制的一个小软件，可以管理房源，客户，也可以打跟进，但是是单机版的。有需要的朋友可以拿去。默认是试用一个月，压缩包里面已经有破解方法了，照着操作就行，自己破解自己的软件，哈哈。

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软件工程实习参考，java开发，单机应用（web版可以搜基于javaweb的房源管理系统-中国地质大学），附完备文档，文档写得很认真，好好看看你应该可以迅速理解我的实现过程，祝好运！ 四、课程设计题目及要求 设计与实现类似“贝壳”、“链家”等房源管理系统。管理武汉市的房源信息并提供多样化的查询服务。 背景介绍： 武汉市包含江岸区、江汉区、硚口区、汉阳区、武昌区、青山区、洪山区、蔡甸区、江夏区、黄陂区、新洲区、东西湖区、汉南区13个行政区。每个行政区包含诸多小区（基本信息：经度、纬度、区、名称、销售状态、小区类型、价格、容积率、绿化率）；小区内通常有多个楼栋（基本信息：楼层、层高、……）；每个楼栋有多个房源（基本信息：户型、面积、……）。社区周边有：消防站点、医院点、公安局、公园、学校、道路等。 功能描述： 1、对用户信息维护管理。区分管理员、游客的权限。游客只有查询权限。 2、房源基本信息的维护管理： a)增删改小区信息 b)增删改楼栋信息 c)增删改房源信息 3、房源的评论管理 用户可以对房源进行评论。 4、房源查询 a)单条件查询：按行政区、小区、售价、房型、面积等的房源查询 b)组合条件查询：按行政区、小区、售价、房型、面积等的组合 c)聚合查询：按行政区查询平均价格、房源套数 d)提供排序 e)空间条件查询：按学校查询房源：例如：光谷一小对口的房源。按道路查询房源：例如：关山大道附近的房源。 5、房源周边配套查询 按小区查询周边的医院、公园、学校、公交站、商场等配套设施。 6、数据入库 a)房源信息的批量入库 b)医院、公园、学校、公交站、商场、道路等的批量入库 c)行政区数据入库

软件工程开发实践-java课程实习项目-项目加文档 10天工期写的，学javaweb也只上了几节课，适合0基础菜鸟互啄，所以只能说技术路线走通，主要注重servlet-jsp结构，纯HTML（css没时间写了）界面比较丑，但主要功能基本实现，附有完备文档，文档写的很认真，看了应该能了解我的系统结构，使用方法文档最后有图，祝你好运。 四、课程设计题目 (一)基于web的房源管理系统 设计与实现类似“搜房网”、“链家”等房源管理系统。管理武汉市的房源信息并提供多样化的查询服务。 背景介绍： 武汉市包含江岸区、江汉区、硚口区、汉阳区、武昌区、青山区、洪山区、蔡甸区、江夏区、黄陂区、新洲区、东西湖区、汉南区等13个行政区。每个行政区包含诸多小区（基本信息：经度、纬度、区、名称、销售状态、小区类型、价格、容积率、绿化率）；小区内通常有多个楼栋（基本信息：楼层、层高、……）；每个楼栋有多个房源（基本信息：户型、面积、……）。社区周边有：消防站点、医院点、公安局、公园、学校、道路等。本系统要求实现具有时空特色的房源管理与查询。 采用Web页面实现以下功能： 1、用户信息维护管理 用户分3类：管理员、游客、企业用户。管理员可以添加、删除、修改两类用户。 2、所有用户都可以查询房源 1)按小区、区域、售价、房型、面积等的房源查询，或者组合条件查询 2)按道路查询房源：例如：关山大道附近的房源。 3、基本房源信息维护。企业用户增删改小区信息，增删改房源信息。 4、房源的评论：游客可以对每个房源发表自己的评论。 5、基本地图可视化 1)地图上可以展示所有的小区信息（建议采用百度地图API）。 2)房源周边的消防站、医院、公安局、公园、学校、道路的可视化展示。 3)可以点击小区，进入小区详情，进行房源信息维护、评论等。

airbnb-nyc回归分析 在此存储库中，我分析了纽约市的airbnb列表，并使用了一个简单的线性回归模型来预测租金。 您可以检出kaggle链接，以防笔记本文件无法在GitHub上加载。

美团民宿房源分析 此项目包括网络爬虫和基本的数据可视化展示工作，主要使用了Scrapy和Django，可视化部分则使用了Pyecharts ,matplotlib 等来进行实现。前台为可视化展示模块，后台为管理员数据管理模块。 欢迎大家交流使用，如果觉得对你有帮助，可以点个赞:face_blowing_a_kiss: 这个就是一个Django+ scrapy结合的模板 scrapy使用djangoItem 库，来使用django的models。这样就可以使用scrapy将爬取到的数据通过django orm框架，然后在admin中可以直接显示出来。这样就可以很方便的统一数据库，并且因为使用了orm来操作，scrapy保存的时候更为方便，就是配置的时候麻烦点，故把合并后的模板放在这儿，:beaming_face_with_smiling_eyes:功能就是合并好后方便以后结合这两个继续开发新的东西做准备 大概的结合步骤 项目的目录如下： Scrapy-django ├───mydjango(