！！！真实数据集，条数：31384条！！！

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        可以用作毕设，课设等参考学习

java+maven+hadoop+spark(scala)+mysql+springboot+echarts+js+hmtl

Java 是一种广泛使用的编程语言，特别适合构建大型、复杂和分布式系统。

在本项目中，Java 语言主要结合Spring Boot 应用web后端服务的搭建。

Maven 是一个流行的 Java 项目管理和构建自动化工具。

它可以帮助管理项目的依赖关系、构建流程、文档生成等。

在本项目中，Maven 被用于确保所有必要的库和依赖项都包含在项目中，并且可以自动编译、测试和打包项目。

Hadoop 是一个开源的分布式计算框架，允许使用简单的编程模型在大型集群上处理海量数据。

它主要由 HDFS（Hadoop Distributed FileSystem，Hadoop 分布式文件系统）和 MapReduce 组成。

在本项目中，Hadoop 用于存储和预处理租房数据，并为 Spark 提供分布式存储支持。

Spark (Scala)：

Spark 是一个快速、通用的大规模数据处理引擎，支持批处理、流处理、图计算和机器学习。

它基于内存的计算模型比 Hadoop MapReduce 更加高效。

Scala 是 Spark 的主要编程语言，但 Java、Python 和 R 也支持。

在本项目中，Spark 用于执行大数据分析任务，例如按区域、价格、时间等维度对数据进行深度分析。

MySQL 是一个流行的关系型数据库管理系统。

在本项目中，MySQL 可能被用于存储结构化数据，如用户信息、配置数据等，或者用于存储 Spark 分析后的结果。

Spring Boot 是一个用于构建微服务的 Java 框架。

它简化了 Spring 应用程序的初始搭建和开发过程，通过约定优于配置的理念，使开发者能够更快速地构建和运行应用。

在本项目中，Spring Boot 被用于构建 Web 服务接口，提供数据管理和查询功能。

ECharts 是一个使用 JavaScript 实现的开源可视化库。

它可以在浏览器中生成动态、交互式的图表和可视化效果。

在本项目中，ECharts 被用于在前端展示 Spark 分析后的结果，提供直观的数据可视化界面。

JavaScript 是一种在浏览器中运行的脚本语言，用于实现网页的交互性和动态性。

在本项目中，JavaScript 可能被用于与后端进行通信（通过 AJAX 或 Fetch API）、操作 DOM（文档对象模型）以及实现 ECharts 的动态交互功能。

HTML 是构建网页的标准标记语言。

在本项目中，HTML 被用于构建前端页面的结构，包括布局、标题、段落、图片等元素。

在本项目中，登录注册功能是用户访问系统时首先需要使用的关键功能。用户可以通过注册页面创建个人账户，输入必要的个人信息如用户名、密码和电子邮件地址等，完成注册后系统将验证信息并创建用户账号。已注册用户则可以通过登录页面输入用户名和密码进行身份验证，成功登录后即可访问系统内的各项功能，如租房信息的查询、分析结果的查看等。这一功能保证了系统的安全性和用户数据的私密性，同时也提供了个性化的使用体验。

在这个租房平台的分析系统界面中，用户可以方便地查询和管理房源数据。首页提供了一个直观的房源信息展示区域，用户可以通过输入区域名称进行精确搜索，系统将实时显示符合条件的房源列表。列表详细列出了每套房源的ID、小区名称、房型属性、房源编号、总金额以及最新更新时间等关键信息。

不仅如此，系统还提供了丰富的统计分析功能。用户可以根据不同的维度，如区域、城市、时间等，对房源数据进行汇总统计和季度分析，以更全面地了解市场动态和趋势。此外，区域排名功能还能帮助用户快速了解各区域的房源竞争情况。

通过本系统，用户可以轻松浏览不同小区的房源信息，无论是两室一厅、一室一厅还是三室一厅的房源，系统都进行了详细的分类和描述。用户不仅可以查看房源的基本信息，如面积、朝向、装修情况等，还能了解到房源的建成年代、所在楼层等具体细节。

通过仔细分析近期的价格数据，我们发现市场中的房源价格呈现出多样化的趋势。首先，从月度销售量来看，柱状图“月份销售量”显示了不同月份的销售数量波动，这反映出市场需求的季节性变化。同时，从“日均销售额”柱状图中可以观察到，某些月份的日均销售额相对较高，表明这些月份内房源的销售额更具竞争力。

在价格排名的维度上，通过“价格排名展示”区域我们可以看到，不同房源的价格呈现出明显的分层现象。最高价格房源与最低价格房源之间的差距显著，这显示了市场中房源价格的多样性。另外，通过“区域价格排名”的柱状图，我们能够了解到不同区域内房源价格的分布情况，有助于投资者或购房者做出更明智的选择。

值得关注的是，“月度销售额趋势”折线图为我们提供了更为直观的价格变化趋势。从图中可以看出，销售额在某些月份出现了显著的增长，这可能与市场需求、政策调整或促销活动等因素有关。这种趋势分析有助于我们预测未来市场的价格走势，为投资或购房决策提供参考依据。

在最新的季度分析报告中，我们可以看到从2021年8月24日到2021年9月2日这段时间内，各项关键指标呈现出不同的变化趋势。通过对比各日的房源数量，我们可以看到有明显的波动，反映了房源供应市场的活跃程度。此外，该分析图还特别关注了不同时间节点的数据，如“不是年节点”和“不是月节点”的数据，这可能有助于我们更好地理解数据变化中的特定规律或模式。

进一步分析发现，从每日新增用户数和日均活跃用户数的数据看，本季度用户活跃度有所上升，尤其是在9月初达到了一个小高峰。这可能意味着我们的服务或产品在这段时间内受到了更多用户的关注和喜爱。

分析不同区域的楼盘数量和房源数量，然后使用echarts进行展示。首先，从楼盘数量来看，各个区域之间存在显著的差异。例如，“上坡坟”区域的楼盘数量相对较少，而“朝阳门”、“正阳门”、“码头狗”、“立水桥”、“西二旗”和“马连洼”等区域的楼盘数量则较为可观。这表明，在房地产市场中，不同区域的楼盘供应情况并不均衡，一些区域可能更加热门，吸引了更多的开发商进行投资。

包含大数据和web可视化两部分

图7 资料目录图

资料包含如下内容

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