企业官网建设流程全解析

公司做网站卖东西要什么证,aso排名,刚刚济南最新发布,网页编程培训博主介绍#xff1a;✌全网粉丝50W#xff0c;前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室#xff0c;专注于计算机相关专业项目实战6年之久#xff0c;累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力#xff0c;已帮助成千上万的学生顺利毕业#xff0c;…博主介绍✌全网粉丝50W前互联网大厂软件研发、集结硕博英豪成立软件开发工作室专注于计算机相关专业项目实战6年之久累计开发项目作品上万套。凭借丰富的经验与专业实力已帮助成千上万的学生顺利毕业选择我们就是选择放心、选择安心毕业✌ 想要获取完整文章或者源码或者代做拉到文章底部即可与我联系了。1、2026年计算机专业毕业设计选题大全建议收藏✅2、大数据、计算机专业选题Python/Java/大数据/深度学习/机器学习建议收藏✅1、项目介绍技术栈Python语言、Flask框架、Echarts可视化、requests爬虫技术、机器学习决策树算法的房价预测模型、HTML 安居客网站二手房数据2、项目界面1词云图分析、房屋类型和产权分析2房源数量分布分析3房价影响因素分析1-------建筑年代与房价分析4房价与面积分析5房价与户型分析6房价与厅数量分析7房价与楼层分析8房价预测9后台数据管理3、项目说明词云图分析、房屋类型和产权分析功能描述通过词云图展示二手房数据中常见的关键词帮助用户快速了解市场热点词汇。同时对房屋类型如住宅、公寓等和产权信息如70年产权、40年产权等进行统计分析以直观的图表形式呈现不同房屋类型和产权的分布情况。技术实现使用Python的wordcloud库生成词云图结合matplotlib进行可视化展示。房屋类型和产权的统计分析则通过pandas库完成数据处理并使用Echarts生成交互式图表。房源数量分布分析功能描述分析不同区域或地段的房源数量分布情况帮助用户了解哪些区域房源较多从而为购房决策提供参考。技术实现通过requests爬虫技术从安居客网站获取二手房数据使用pandas进行数据清洗和统计最后利用Echarts生成地理分布图或柱状图展示房源数量分布。房价影响因素分析建筑年代与房价分析功能描述分析建筑年代对房价的影响通过图表展示不同年代房屋的平均房价帮助用户了解房屋年代与房价之间的关系。技术实现使用pandas对数据进行分组和统计分析计算不同建筑年代的房价均值并通过Echarts生成折线图或柱状图进行可视化。房价与面积分析功能描述分析房屋面积与房价的关系帮助用户了解面积对房价的影响程度。技术实现通过散点图展示面积与房价的分布情况同时可以使用回归线拟合分析两者之间的关系。使用Echarts生成交互式散点图用户可以通过鼠标操作查看具体数据点。房价与户型分析功能描述分析不同户型如一居室、两居室、三居室等的房价分布情况帮助用户了解户型对房价的影响。技术实现使用pandas对数据进行分组统计计算不同户型的房价均值并通过Echarts生成柱状图或饼图展示结果。房价与厅数量分析功能描述分析房屋厅的数量如一厅、两厅等对房价的影响通过图表展示厅数量与房价的关系。技术实现与户型分析类似使用pandas进行数据处理通过Echarts生成柱状图或折线图展示分析结果。房价与楼层分析功能描述分析楼层对房价的影响帮助用户了解不同楼层的房价差异。技术实现对楼层数据进行分组统计计算不同楼层的房价均值并通过Echarts生成折线图或柱状图展示楼层与房价的关系。房价预测功能描述基于机器学习的决策树算法对房价进行预测。用户输入房屋相关特征如面积、户型、楼层等模型将输出预测房价。技术实现使用scikit-learn库中的决策树模型进行训练和预测。通过Flask框架将模型部署为Web服务用户可以通过前端页面输入特征后端调用模型返回预测结果。后台数据管理功能描述提供后台数据管理功能管理员可以对爬取的数据进行查看、更新、删除等操作确保数据的准确性和完整性。技术实现使用Flask框架构建后台管理系统结合HTML和CSS实现界面交互。通过数据库如SQLite或MySQL存储和管理数据管理员可以通过Web界面操作数据库。4、核心代码#!/usr/bin/python# codingutf-8importsqlite3importnumpyasnpimportpandasaspdimportseabornassnsimportmatplotlib.pyplotasplt np.random.seed(7)sns.set(styledarkgrid)fromsklearn.ensembleimportGradientBoostingRegressorfromsklearn.model_selectionimporttrain_test_splitimportxgboostasxgb# GBM algorithmfromxgboostimportXGBRegressorimportwarnings warnings.filterwarnings(ignore)# 1、数据读取connsqlite3.connect(all_house_infos.db)sqlselect * from HouseInfo all_dfpd.read_sql(sqlsql,conconn)all_df.shape# (1082, 22)all_df.head(3)print( 1、数据读取----已完成)# 2、特征工程delall_df[参考首付]# 建造年代平均单价tmpall_df[[建造年代,总价]].groupby(建造年代).mean()tmptmp.reset_index()tmp.columns[建造年代,建造年代平均总价]tmp.head(3)tmp_map{}fori,rowintmp.iterrows():tmp_map[row[建造年代]]row[建造年代平均总价]print(tmp_map)# {1980年: 168.0, 1990年: 166.16666666666666, 1993年: 114.0, 1995年: 255.0, 1996年: 92.0, 1997年: 106.16666666666667, 1998年: 142.66666666666666, 2000年: 115.5, 2001年: 187.75, 2002年: 245.75, 2003年: 158.98333333333332, 2004年: 136.4090909090909, 2005年: 170.1578947368421, 2006年: 188.9375, 2007年: 177.88888888888889, 2008年: 177.42225000000002, 2009年: 130.6076923076923, 2010年: 145.81428571428572, 2011年: 124.09545454545456, 2012年: 157.76470588235293, 2013年: 140.32391304347826, 2014年: 175.15, 2015年: 156.35373134328358, 2016年: 141.38051948051947, 2017年: 140.4399099099099, 2018年: 167.26336633663365, 2019年: 150.99186046511628, 2020年: 271.3565789473684, 2021年: 241.30555555555554, 2022年: 159.6, 暂无建造: 116.8468156424581}all_dfpd.merge(all_df,tmp,on建造年代,howleft)all_df[建造年代]all_df[建造年代].map(lambdax:int(x[:-1])if暂无notinxelse2015)set(all_df[房屋朝向])# {东, 东北, 东南, 北, 南, 南北, 西, 西北, 西南}chaoxiang_map{东:0,东北:1,东南:2,东西:3,北:4,南:5,南北:6,暂无朝向:7,西:8,西北:9,西南:10}all_df[房屋朝向]all_df[房屋朝向].map(chaoxiang_map)set(all_df[房屋类型])# {未知}fangwuleix_map{公寓:0,别墅:1,平房:2,普通住宅:3,未知:4}all_df[房屋类型]all_df[房屋类型].map(fangwuleix_map)set(all_df[所在楼层])# {中层, 低层, 地下, 底层, 高层}suozailouceng_map{中层:0,低层:1,地下:2,底层:3,高层:4}all_df[所在楼层]all_df[所在楼层].map(suozailouceng_map)set(all_df[装修程度])# {毛坯, 简单装修, 精装修, 豪华装修}zhuangxiuchengdu_map{暂无装修情况:0,毛坯:1,简单装修:2,精装修:3,豪华装修:3}all_df[装修程度]all_df[装修程度].map(zhuangxiuchengdu_map)set(all_df[产权年限])# {40年产权, 70年产权, 暂无}changquannianxian_map{40年产权:0,50年产权:1,70年产权:2,暂无:3}all_df[产权年限]all_df[产权年限].map(changquannianxian_map)set(all_df[配套电梯])# {无, 有}dianti_map{无:0,暂无:0,有:1}all_df[配套电梯]all_df[配套电梯].map(dianti_map)set(all_df[房本年限])# {未知, 满二年, 满五年}fangbennianxian_map{未知:0,满二年:1,满五年:2}all_df[房本年限]all_df[房本年限].map(fangbennianxian_map)set(all_df[产权性质])# {公房, 其它, 商住两用, 商品房住宅, 暂无, 经济适用房}changquanxingzhi_map{使用权:0,公房:1,其它:2,动迁配套房:3,商住两用:4,商品房住宅:5,暂无:6,经济适用房:7}all_df[产权性质]all_df[产权性质].map(changquanxingzhi_map)set(all_df[唯一住房])# {是, 未知}weiyizhufang_map{未知:0,否:0,是:1}all_df[唯一住房]all_df[唯一住房].map(weiyizhufang_map)delall_df[所属小区]print( 2、特征工程----已完成)# 3、 拆分成训练集和测试集all_yall_df[总价].valuesdelall_df[总价]delall_df[单价]delall_df[链接]delall_df[发布时间]delall_df[所在位置]all_xall_df.values plt.figure(figsize(18,10))sns.kdeplot(np.log1p(all_y))plt.show()# 一个图all_ynp.log1p(all_y)df_columnsall_df.columns.values.tolist()train_X,valid_X,train_Y,valid_Ytrain_test_split(all_x,all_y,test_size0.1,random_state42)# The error metric: RMSE on the log of the sale prices.fromsklearn.metricsimportmean_squared_errordefrmse(y_true,y_pred):returnnp.sqrt(mean_squared_error(y_true,y_pred))all_df.info()# --- ------ -------------- -----# 0 产权性质 1082 non-null int64# 1 房屋类型 1082 non-null int64# 2 产权年限 1082 non-null int64# 3 房本年限 1082 non-null int64# 4 唯一住房 1082 non-null int64# 5 所在楼层 1082 non-null int64print(--- cv train to choose best_num_boost_round)dtrainxgb.DMatrix(train_X,labeltrain_Y,feature_namesdf_columns)xgb_params{learning_rate:0.01,n_estimators:1000,max_depth:4,min_child_weight:2,eval_metric:rmse,objective:reg:linear,nthread:-1,silent:1,booster:gbtree}cv_resultxgb.cv(dict(xgb_params),dtrain,num_boost_round4000,early_stopping_rounds100,verbose_eval100,show_stdvFalse,)best_num_boost_roundslen(cv_result)mean_train_loglosscv_result.loc[best_num_boost_rounds-11:best_num_boost_rounds-1,train-rmse-mean].mean()mean_test_loglosscv_result.loc[best_num_boost_rounds-11:best_num_boost_rounds-1,test-rmse-mean].mean()print(best_num_boost_rounds {}.format(best_num_boost_rounds))print(mean_train_rmse {:.7f} , mean_valid_rmse {:.7f}\n.format(mean_train_logloss,mean_test_logloss))# --- cv train to choose best_num_boost_round# [0] train-rmse:4.36614 test-rmse:4.36616# [100] train-rmse:1.64681 test-rmse:1.65042# [200] train-rmse:0.685931 test-rmse:0.704961# [300] train-rmse:0.385814 test-rmse:0.428268# [400] train-rmse:0.31097 test-rmse:0.369818# [500] train-rmse:0.289416 test-rmse:0.359264# [600] train-rmse:0.277811 test-rmse:0.356436# [700] train-rmse:0.268588 test-rmse:0.355353# [800] train-rmse:0.260079 test-rmse:0.355791# best_num_boost_rounds 737# mean_train_rmse 0.2656433 , mean_valid_rmse 0.3553390print(--- training on total dataset to predict test and submit)modelxgb.train(dict(xgb_params),dtrain,num_boost_roundbest_num_boost_rounds)feature_importancemodel.get_fscore()feature_importancesorted(feature_importance.items(),keylambdad:d[1],reverseTrue)feature_importance# [(建筑面积, 2376),# (总楼层, 1246),# (建造年代, 925),# (建造年代平均总价, 640),# (装修程度, 479),# (房屋户型_室数, 446),# (房屋朝向, 314),# (所在楼层, 235),# (房本年限, 196),# (唯一住房, 176),# (配套电梯, 158),# (房屋户型_厅数, 133),# (房屋户型_卫数, 94),# (产权年限, 57),# (产权性质, 45)]print(df_columns)dvalidxgb.DMatrix(valid_X,feature_namesdf_columns)predict_validmodel.predict(dvalid)predict_pricenp.expm1(predict_valid)valid_true_pricenp.expm1(valid_Y)print(决策树模型在验证集上的均方误差 RMSE 为,rmse(valid_Y,predict_valid))# 决策树模型在验证集上的均方误差 RMSE 为 0.3253231980310151plt.figure(figsize(18,10))sns.kdeplot(predict_valid,colorred,labelPredict Price)sns.kdeplot(valid_Y,colorblue,labelTrue Price)plt.title(True Price VS Predict Price (Distribution),size18)plt.legend()plt.show()# 图print( 3、 拆分成训练集和测试集----已完成)## 4、模型保存model.save_model(house_price.model)print( 4、模型保存----已完成)## 5、 模型加载modelxgb.Booster(model_filehouse_price.model)model# xgboost.core.Booster at 0x7fba6f70d410print( 5、 模型加载----已完成)✌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、源码获取方式由于篇幅限制获取完整文章或源码、代做项目的拉到文章底部即可看到个人联系方式。点赞、收藏、关注不迷路下方查看获取联系方式