任务书包含以下内容:  

一、设计主要内容

保障住房事关国计民生，而二手房市场又是改善全国人民生活居住的重要环节，因此二手房市场的服务范围也就愈来愈广，所以对二手房市场价格预测的探讨也就愈来愈重要。

本设计通过爬取链家广州市的二手房信息，对爬取的数据进行进一步清洗处理，分析各维度的数据，筛选对房价有显著影响的特征变量，分析广州市二手房整体情况、价格情况和价格的影响因素，建立房价预测模型，搭建广州市二手房数据可视化系统，帮助买方更好地了解市场状况，做出更加科学合理的购房决策。

本设计利用Python网络爬虫技术实现对链家广州市二手房数据进行爬取，使用数据库来进行数据的存储，使用ECharts进行数据可视化呈现。系统的实现主要分为五个部分：（1）采用爬虫技术对广州市所有数据进行爬取；（2）对爬取到的数据进行预处理操作并存储到数据库中；（3）对广州市二手房装修类别、热门户型房价、各区域二手房房价、各区域二手房数量所占比例等维度进行分析；（4）构建模型，使用机器学习算法对二手房价进行预测，通过ECharts技术进行图形展示；（5）基于Flask框架搭建房价数据可视化分析预测系统，帮助买方做出更加科学合理的房价预测。

Python爬虫技术：查看网页的开发者选项，然后发送请求去获取这些数据，查看数据所在位置，找到数据存放的规律，解析数据筛选出自己想要的数据，完成代码，最后将所需要的数据保存到Csv文件中。

筛选、处理数据：从爬取到的所有数据中进行筛选，主要字段包括小区名字、总价、户型、面积、单价、楼层、装修、区域，将筛选到的数据进行数据预处理，处理完成后上传到数据库中。

构建模型，使用机器学习算法对二手房价进行预测。在预测时，将符合分析条件的“户型”与“建筑面积”数据作为参考数据来进行房价预测。

ECharts数据可视化图形：将数据可视化为多种图形样式，例如：条形图、饼图，折线图。将各特征图形放入房价数据可视化分析预测系统中，对各个特性进行全方位分析，帮助买方做出更加科学合理的购房决策。

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