# HousePricing **Repository Path**: taoste/HousePricing ## Basic Information - **Project Name**: HousePricing - **Description**: HousePricing旨在提供房价的可视化预测,帮助用户更好的评估房产和预测未来的价格(dev) ☞目前这份宝典在 GitHub 上标星19+,累计分支 149+个(GitHub 同步来源地址:https://github.com/houshanren/hangzhou_house_knowledge ) - **Primary Language**: Unknown - **License**: Not specified - **Default Branch**: master - **Homepage**: None - **GVP Project**: No ## Statistics - **Stars**: 2 - **Forks**: 0 - **Created**: 2021-01-13 - **Last Updated**: 2025-12-10 ## Categories & Tags **Categories**: Uncategorized **Tags**: None ## README # HousePricing HousePricing旨在提供房价的可视化预测,帮助用户更好的评估房产和预测未来的价格 - 第一版已上线,请点击[这里](https://house-pricing.herokuapp.com/)访问,因为挂在免费的Heroku服务器中,第一次加载可能会很慢,请耐心等待 **如果觉得好,请给项目点颗星来支持吧~~** 有什么好的建议,请在issue中提出,欢迎contributors! ### 1. 面向用户(买房者、卖房者) 对于买家,在主页面通过各种筛选选出符合条件的房屋,进入各个房屋的详细页面,应用通过各种可视化手段让用户从交通、教育、工作、交通、生活等方面对这套房子进行评估。 未来工作: 1. 加入房屋预测功能 2. 加入相似房屋推荐功能 ### 2. 面向开发者(数据挖掘工程师,数据可视化分析师等) 如果你是面向地理位置的数据挖掘工程师,你可以不用编写与百度API交互的代码,直接运行这个应用后导入自己的房屋数据,应用会自动与百度API爬取周围的基础设施,获得的数据可用来作为学术研究和分析等 请点击这里查看详细信息:http://blog.csdn.net/ppp8300885/article/details/77806852 ## How? ### 1. 数据挖掘 (Done) 1.1 在房价网站上利用爬虫爬下当前所有房子的价格和基本信息(房型、面积、楼层、建造时间等) 1.2 利用百度API对每套房产的周边信息进行挖掘(公交车站、地铁、写字楼、医院、学校、商场等) 1.3 将所有信息储存在关系型数据里,构建数据仓库(Data Warehouse) ### 2. 建立模型对数据进行分析(Under Construction) 2.1 选择模型 2.2 训练 ### 3. 数据可视化(Partial done) 3.1 导入百度的可视化工具库(Echarts) 3.2 利用训练的模型对指定房屋价格进行评估和预测,并以科学地方法将结果进行可视化展示
## 数据说明
现有的一些字段以及字段之间的关联如下:
## 开发
原始数据由[scrapy-hoursepricing](https://github.com/PENGZhaoqing/scrapy-hoursepricing)爬取,抓取后的数据将存为json格式,然后由HousePricing进行解析并储存在数据库中
本项目由rails框架开发,请自行安装相关环境,请先fork此项目,然后运行下面:
```
git clone your_forked_project
cd project_path
bundle install
rake db:migrate
rake db:seed
```
在浏览器中输入`localhost:3000`,即可访问主页
**若需要原数据(我目前用的数据),请导入根目录下的`mydb.dump`到postgresql数据库**