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一套开箱即用的二手房数据自动化分析工具，基于Python实现从主流房产网站抓取房源标题、售价、面积、户型、楼层、区域等结构化字段；内置请求头轮换、随机延时、基础反反爬适配逻辑，兼顾稳定性与合规性；数据自动去重、空值处理、价格单位统一、面积格式标准化；支持一键导出清洗后数据为CSV或Excel文件；集成Matplotlib和Seaborn绘制10类实用图表：城市房价热力图、各行政区均价对比柱状图、户
本文介绍了一套完整的成都二手房数据分析系统开发流程。系统从数据采集(反爬处理)、字段清洗、MySQL指标仓构建、可视化分析到机器学习建模(单模型与融合模型对比)形成闭环，重点解决真实场景中的网页解析、字段标准化、指标复用和模型稳定性问题。可视化部分通过多维图表展示区域价格梯度、房源属性和小区分布；建模环节采用特征工程结合IOWA集成和Stacking融合，最终R²达0.9039。项目突出工程化思维
《重庆二手房房价分析与预测系统：从数据采集到Web应用的全流程实现》 摘要：本项目构建了一套完整的重庆二手房市场分析预测系统，通过两阶段爬虫采集链家平台数据，经数据清洗和特征工程处理后，实现多维度可视化分析与机器学习预测。系统整合Pyecharts图表展示、XGBoost模型预测（R²=0.835）和Flask框架的Web应用，包含数据大屏、在线估价和后台管理功能。项目亮点包括：1）针对山地城市特
直接运行就能跑通二手房数据分析全流程的Python工具包，支持从链家等主流平台自动抓取房源信息，内置应对常见反爬机制的处理逻辑和重复数据过滤功能；提供两套编码格式的原始数据文件（UTF-8/ANSI），字段涵盖小区名称、总价、单价、建筑面积、楼层、朝向、装修情况、房龄等核心属性；清洗后数据结构清晰，已整理为标准CSV格式（如ershoufang-clean-utf8-v1.1.csv）；配套20余
专为课程设计和期末大作业准备的二手房价格分析与预测实践资源，基于Python完整实现从数据获取到结果展示的全过程。不依赖真实API，使用本地模拟数据集即可运行。包含链家、贝壳等平台结构化数据爬取逻辑（非实时抓取，仅模拟格式）、缺失值处理与异常值清洗、楼层/房龄/学区/地铁距离等关键特征构造、房价热力图、区域均价对比柱状图、价格分布直方图等20+张可视化图表（共30张PNG，覆盖数据探索、模型评估、
房价分析
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