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1、大数据下的房产信息管理系统设计摘要:随着我国流动人口不断增多以及国家出台的各项买房政策 的灵活性，使得买房这件关系民生的大事越来越少的受到地区政策 的限制，促使了各地的房产交易的火热。也使得二手房市场逐步走 上正轨，越来越成熟。该文针对该情况，利用Node Js实现了房 产的中介信息管理系统，并利用Python爬虫技术爬取各大房产中 介网站（搜房、链家）的二手房价成交记录，并对价格做了大数据的 可视化分析，最后利用机器学习算法对未来的二手房价格走势进行 了预测。关键词:大数据;管理系统;Node . js;Python本文首先对大数据环境下的房产中介信息管理系统做了需求分析, 并定义了系统需要
2、实现的功能，之后介绍了系统的总体设计，分别 阐述了其功能模块的设计、系统流程图以及具体的数据库设计，然 后利用Node Js实现了房产的中介信息管理系统，并利用Python 爬虫技术爬取各大房产中介网站（搜房、链家）的二手房价成交记录， 对北京市的房产价格做了大数据的可视化分析，最后利用机器学习 算法对北京市的二手房价格进行了预测。1系统功能需求本系统的用户身份主要分为两种:中介管理员、普通用户。相对于 中介管理员而言，其需求为：Q）管理员的登陆:中介公司的管理人员 管理房源信息需要先登录;（2）房源的管理:操作员可以对房源信息的 公布、修正、查看以及删除等进行操作;(3)交易的管理:可以增加
3、、 删除、修改和查询房子的交易情况;普通用户的功能需求如下：(1)用 户注册功能:新用户可以在中介房产网站上注册个人信息;(2)用户登 录功能:新用户在注册个人信息后可以进入中介房产网站;(3)房源浏 览和搜索功能:所有用户都可以查看中介的房源，并且可以根据关键 字来搜索感兴趣的房屋;(4)房源的留言:进入软件的用户对房源的信 息进行了解后，可以留言给房源。同时在中介系统中，后台利用大 数据方法，首先对各大中介房源网站进行爬虫，分析统计出房价的 成交量的变化趋势，同时可以用机器通过学习算法对以后的房价趋 势进行预测。此时在前端页面上用户可以看到该留言。2系统的具体实现2 . 1注册模块设计普通
4、用户注册成功后才可以登陆系统，在进行注册的页面中有3 个输入框:手机号输入、密码输入框、再次密码进行确认输入框。一 开始用户要输入手机号以及密码，然后点击注册命令按钮，系统前 端的javascript先进行判断手机号的格式是否正确，如果输入的数 据格式的长度不是11位那么会给出提示手机号格式错误的信息， 然后javascript进行密码验证，成功以后用户号和hash密码被一 并存进数据库中且将注册成功信息返回给前端。2 . 2登录模块设计在主界面登录中，有两个文本输入框，分别为登录账号输入框和 密码输入框，以及登录的button按钮。在首页中当用户输入的手 机号和密码登录按钮，如果验证手机号和
5、密码都没有错，便可 进入系统中，但是如若用户输入的手机号或者密码有任何一个验证 不通过的话，那么登陆不会成功，系统将自动跳转回原页面。登录 系统的流程如下:用户输入完手机号和密码后，点击buttton ,此时 账号和密码通过ajax发送到后端服务器，后端服务器收到HTTP 请求后，筛选出HTTP的请求体，查询数据库，对账号和密码进行 检验。如果登陆的账号之前未存在，那么服务器将直接返回用户 名不存在错误，之后服务器对登录密码做hash处理，将hash 密码与数据库中用户的密码对比，如果两者一致，那么服务器将传 回”登录成功，否则传回登录密码错误。由于系统中有一般 用户和中介管理工作人员用户，如
6、果是管理人员用户进入系统的话, 那么前端界面将跳转到中介管理界面，否则的话将进入到普通用户 查看房源的界面。2 . 3房源管理模块普通用户打开网页后，能够查看中介公布的一切的房源的信息。 用户在房源浏览界面中可以看到全部房源信息，并可以按照房源的 要求搜寻房源。对中介管理人员身份来讲，登陆之后进入的界面是 房源管理，在该页面中，登陆者有权添加、删除、修改房源信息。 在房源的添加界面，中介管理员首先需要输入房源的业主姓名以及 联系方式，同时要完善房源的相关信息，比如输入房源所在小区名称、房子在多少层、有多少个房间、几个客厅、几个卫生间等等, 同时还需要输入房间的售租单价或总价等信息。在输入完后，
7、点击提交按钮服务器将读E到房源的添加信息，然后将更新到数据库中。2.4用户留言功能用户可以给在网站中看到的房源信息留言。在房源具体页面点击按钮就进入留言窗口2 . 5基于大数据库的房价预测本文将对链家网以及安居客网站进行爬虫，获取到所有的北京市 房产成交记录，并保存到csv文件中。然后经由Python对数据进 行剖析，从数据分析观察中得出住房的特点及规律，运用机器学习 模型来进行一个简单的猜测。3基于大数据库的房价预测的现实意义对未来房价的预测，既是了解消费者购买房屋的需求和不同房屋 所受青睐的消费群体是哪些，同时也能为监管单位自身需要完成的 事情提供一种便捷的数据。尤其是近几年，全国各地的二手房生意 市场日渐繁华，因此怎样从众多过往的房地产生意的记载的数据中, 通过数据发掘方法的探究，进而找寻房价与购买时各属性间的联系 成为一个迫切需要处置的问题。房价是高是低，涨幅怎么样,是购 房者迫切想知道的问题，同时也是房产中介必须了解熟悉的东西, 这样才能有效的把握房产的动态，并采取一些措施。在政府方面,也可以针对现有趋势及预测可以采F些行之有效的措施，不至于没有任何相对全面的可以作为分析的东西。