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1、研究背景

??隨著二手房市場的快速發展，房地產經紀公司面臨著巨大的數據處理和分析需求。傳統的手工記錄和分析方式已經無法滿足市場對實時、精準數據分析的需求。為了更好地把握市場動態，優化業務流程，提高簽約轉化率，開發一個基于Hadoop的二手房銷售簽約數據分析與可視化系統顯得尤為重要。該系統旨在通過數據的收集、處理和可視化展示，為房地產經紀公司提供全面、直觀的市場分析和決策支持，從而提升市場競爭力和業務效率。

2、研究目的和意義

??本系統的主要目的是通過大數據技術，實現二手房銷售簽約數據的高效管理和分析，基于Hadoop的二手房銷售簽約數據分析與可視化系統將收集和整合來自不同房地產經紀公司的銷售數據，包括簽約量、發布量、退訂率等關鍵指標，并通過可視化圖表展示這些數據的變化趨勢和分布情況。通過這些分析，房地產經紀公司可以更好地了解市場動態，識別高風險和低風險機構，優化業務策略，提高簽約轉化率，降低退訂率，從而提升整體業務績效。系統還旨在幫助公司識別和分析市場結構風險，為決策提供科學依據。

??開發基于Hadoop的二手房銷售簽約數據分析與可視化系統具有重要的現實意義。首先，該系統能夠幫助房地產經紀公司更準確地把握市場動態，及時調整業務策略，提高市場競爭力。其次，通過數據分析，公司可以識別出高風險和低風險機構，優化資源配置，降低經營風險。此外，系統提供的可視化圖表和分析報告，能夠為公司決策層提供直觀、準確的數據支持，提高決策的科學性和有效性。最后，該系統的開發和應用，將推動房地產行業向數字化、智能化方向發展，提升整個行業的管理水平和服務質量。

3、系統研究內容

??基于Hadoop的二手房銷售簽約數據分析與可視化系統主要包含以下幾個核心功能模塊：
市場宏觀趨勢分析：通過圖表展示簽約量和發布量的變化趨勢，幫助用戶了解市場的整體動態。例如，圖中展示了從2023年1月到6月的簽約量和發布量的變化趨勢，用戶可以通過這些數據了解市場的波動情況。
市場梯隊結構分析：通過餅圖展示不同梯隊機構的占比情況，幫助用戶了解市場的競爭格局。例如，圖中展示了頭部機構（Top 10）、腰部機構（11-100）和尾部機構（>100）的占比情況，用戶可以通過這些數據了解市場的競爭格局。
HHI市場集中度指數：通過折線圖展示市場集中度的變化情況，幫助用戶了解市場的壟斷程度。例如，圖中展示了從2023年1月到6月的HHI指數變化情況，用戶可以通過這些數據了解市場的壟斷程度。
低退房率機構TOP10：通過柱狀圖展示低退房率機構的排名情況，幫助用戶了解哪些機構的服務質量較高。例如，圖中展示了低退房率機構的排名情況，用戶可以通過這些數據了解哪些機構的服務質量較高。
高退房風險機構TOP10：通過柱狀圖展示高退房風險機構的排名情況，幫助用戶了解哪些機構的服務質量較低。例如，圖中展示了高退房風險機構的排名情況，用戶可以通過這些數據了解哪些機構的服務質量較低。
經營效益四象限：通過散點圖展示轉化率和退訂率的分布情況，幫助用戶了解哪些機構的經營效益較好。例如，圖中展示了轉化率和退訂率的分布情況，用戶可以通過這些數據了解哪些機構的經營效益較好。
存量房簽約信息管理：通過表格展示存量房的簽約信息，包括發布量、簽約量、退訂量和凈簽約量等關鍵指標。例如，圖中展示了存量房的簽約信息，用戶可以通過這些數據了解存量房的簽約情況。
機構效益質量分析：通過圖表展示機構的效益質量情況，幫助用戶了解哪些機構的效益較好。例如，圖中展示了機構的效益質量情況，用戶可以通過這些數據了解哪些機構的效益較好。
市場結構風險分析：通過圖表展示市場結構的風險情況，幫助用戶了解市場的風險分布。例如，圖中展示了市場結構的風險情況，用戶可以通過這些數據了解市場的風險分布。
月度退房與凈簽約量對比：通過圖表展示月度退房量和凈簽約量的對比情況，幫助用戶了解市場的波動情況。例如，圖中展示了月度退房量和凈簽約量的對比情況，用戶可以通過這些數據了解市場的波動情況。
月度活躍經紀機構數量趨勢：通過柱狀圖展示月度活躍經紀機構的數量趨勢，幫助用戶了解市場的活躍程度。例如，圖中展示了月度活躍經紀機構的數量趨勢，用戶可以通過這些數據了解市場的活躍程度。
市場交易量月度波動性：通過雷達圖展示市場交易量的月度波動性，幫助用戶了解市場的穩定性。例如，圖中展示了市場交易量的月度波動性，用戶可以通過這些數據了解市場的穩定性。
高簽約轉化率機構TOP20：通過柱狀圖展示高簽約轉化率機構的排名情況，幫助用戶了解哪些機構的轉化率較高。例如，圖中展示了高簽約轉化率機構的排名情況，用戶可以通過這些數據了解哪些機構的轉化率較高。
低退房率機構TOP20（服務質量）：通過柱狀圖展示低退房率機構的排名情況，幫助用戶了解哪些機構的服務質量較高。例如，圖中展示了低退房率機構的排名情況，用戶可以通過這些數據了解哪些機構的服務質量較高。
各規模機構平均轉化率分析：通過柱狀圖展示不同規模機構的平均轉化率情況，幫助用戶了解不同規模機構的轉化率差異。例如，圖中展示了不同規模機構的平均轉化率情況，用戶可以通過這些數據了解不同規模機構的轉化率差異。
“零發布高簽約”特殊機構：通過柱狀圖展示“零發布高簽約”特殊機構的情況，幫助用戶了解這些機構的特殊性。例如，圖中展示了“零發布高簽約”特殊機構的情況，用戶可以通過這些數據了解這些機構的特殊性。

4、系統頁面設計

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5、參考文獻

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[4]馬騰,余粟. 基于Python爬蟲的二手房信息數據可視化分析[J].軟件,2023,44(07):29-31.
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[8]趙士哲.基于大數據分析的武漢市二手房價格評估實證研究[D].華中師范大學,2022.DOI:10.27159/d.cnki.ghzsu.2022.001115.
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[10]王浩,袁琴,張明慧.Python數據分析案例實戰[M].人民郵電出版社:202007:568.
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[15]朱俊.二手房數據分析系統的設計與實現[D].西南交通大學,2017.

6、核心代碼

import pandas as pd
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns# 數據加載模塊
def load_data(file_path):"""加載數據函數:param file_path: 數據文件路徑:return: 返回DataFrame格式的數據"""return pd.read_csv(file_path)# 數據預處理模塊
def preprocess_data(data):"""數據預處理函數:param data: DataFrame格式的數據:return: 預處理后的數據"""# 去除缺失值data = data.dropna()# 轉換數據類型data['簽約量'] = data['簽約量'].astype(int)data['發布量'] = data['發布量'].astype(int)return data# 數據分析模塊
def analyze_data(data):"""數據分析函數:param data: 預處理后的數據:return: 分析結果"""# 計算凈簽約量data['凈簽約量'] = data['簽約量'] - data['退訂量']# 計算簽約轉化率data['簽約轉化率'] = data['簽約量'] / data['發布量']# 計算退訂率data['退訂率'] = data['退訂量'] / data['發布量']return data# 數據可視化模塊
def visualize_data(data):"""數據可視化函數:param data: 分析后的數據"""# 簽約量與發布量的趨勢圖plt.figure(figsize=(10, 6))sns.lineplot(x='日期', y='簽約量', data=data, label='簽約量')sns.lineplot(x='日期', y='發布量', data=data, label='發布量')plt.title('簽約量與發布量趨勢')plt.xlabel('日期')plt.ylabel('數量')plt.legend()plt.show()# 簽約轉化率與退訂率的散點圖plt.figure(figsize=(10, 6))sns.scatterplot(x='簽約轉化率', y='退訂率', data=data, hue='機構名稱')plt.title('簽約轉化率與退訂率分布')plt.xlabel('簽約轉化率')plt.ylabel('退訂率')plt.show()# 主函數
def main():# 加載數據data = load_data('data.csv')# 數據預處理data = preprocess_data(data)# 數據分析data = analyze_data(data)# 數據可視化visualize_data(data)if __name__ == "__main__":main()

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