# LJHouseData

**Repository Path**: yssyy123/ljhouse-data

## Basic Information

- **Project Name**: LJHouseData
- **Description**: 链家二手房数据分析可视化平台
- **Primary Language**: Unknown
- **License**: Not specified
- **Default Branch**: main
- **Homepage**: None
- **GVP Project**: No

## Statistics

- **Stars**: 1
- **Forks**: 1
- **Created**: 2025-07-03
- **Last Updated**: 2025-12-02

## Categories & Tags

**Categories**: Uncategorized

**Tags**: None

## README

# 链家网房屋数据分析平台

这是一个基于链家网二手房数据的可视化分析平台，提供多维度的数据分析和交互式可视化功能。

## 功能特点

### 1. 价格分析
- 区域价格分布（柱状图、折线图）
- 户型价格对比分析
- 价格趋势分析
- 价格区间分布
- 支持区域、户型、建筑类型等多维筛选

### 2. 户型分析
- 户型分布统计（饼图、柱状图）
- 面积分布分析
- 户型-区域分布、户型-建筑类型分布（堆叠柱状图）
- 户型价格、面积、单价等多维对比
- 支持区域、建筑类型、装修等筛选

### 3. 区域分析
- 区域房源数量分布（饼图、柱状图）
- 区域均价、面积、单价对比
- 区域-户型分布、区域-建筑类型分布（堆叠柱状图）
- 支持户型、建筑类型、装修等筛选

### 4. 时间分析
- 按建造年份的房价长期趋势（折线图）
- 季节性房价变化（模拟数据，折线图）
- 房价波动区间（带上下界的折线图）
- 房价趋势预测（折线图）
- 支持区域、户型、建筑类型等筛选

### 5. 房屋特征分析
- 装修类型分布（玫瑰图）
- 朝向分布（玫瑰图）
- 楼层分布（折线图）
- 装修-价格关系（箱线图）
- 朝向-价格关系（散点图）
- 楼层-价格关系（面积图）
- 户型-建筑类型分布（堆叠柱状图）
- 支持区域、户型、建筑类型等筛选

### 6. 数据表格
- 完整房源信息展示（分页、排序、筛选）
- 多维度数据筛选（区域、价格区间、户型、建筑类型、装修）
- 统计信息展示
- 数据导出功能

## 技术栈

- 后端：Python Flask
- 前端：HTML5, CSS3, JavaScript
- 数据可视化：ECharts
- 数据处理：Pandas, NumPy
- 数据库：MySQL

## 主要API接口说明

### 1. /api/house_table
- **参数**：page, per_page, sort_by, sort_order, district, priceRange, houseType, buildingType, decoration
- **返回结构**：
```
{
  "data": [...],
  "total": 100,
  "total_pages": 10,
  "current_page": 1,
  "stats": {"total_houses": 100, "avg_price": 300, ...},
  "filters": {"districts": [...], "house_types": [...], ...}
}
```

### 2. /api/house_type_analysis
- **参数**：district, buildingType, decoration
- **返回结构**：
```
{
  "stats": {...},
  "charts": {
    "house_type_distribution": [...],
    "house_type_price": {...},
    "house_type_area": {...},
    "house_type_unit_price": {...},
    "house_type_district": {"types": [...], "districts": [...], "data": [[...], ...]},
    "house_type_building": {"types": [...], "buildings": [...], "data": [[...], ...]}
  },
  "filters": {...}
}
```

### 3. /api/area_analysis
- **参数**：houseType, buildingType, decoration
- **返回结构**：同上，charts 字段包含区域相关分布和矩阵

### 4. /api/time_analysis
- **参数**：district, houseType, buildingType
- **返回结构**：charts 字段包含 price_trend, seasonal_trend, volatility, forecast 等

### 5. /api/feature_analysis
- **参数**：district, houseType, buildingType
- **返回结构**：charts 字段包含 decoration_distribution, orientation_distribution, floor_distribution, building_type_distribution, 及各类价格关系

> 所有API均返回 stats（统计）、charts（图表数据）、filters（筛选项），所有数组字段均保证不为 undefined。

## 数据库初始化说明

1. **数据库配置**：
   - host: localhost
   - port: 3307
   - user: root
   - password: 123456
   - database: houses_data

2. **建表SQL示例**：
```sql
CREATE TABLE houses (
    id INT PRIMARY KEY AUTO_INCREMENT,
    title VARCHAR(255),
    url VARCHAR(255),
    district VARCHAR(50),
    community VARCHAR(100),
    house_type VARCHAR(50),
    area FLOAT,
    total_price FLOAT,
    unit_price FLOAT,
    decoration VARCHAR(50),
    orientation VARCHAR(50),
    floor VARCHAR(50),
    build_year INT,
    building_type VARCHAR(50),
    followers INT,
    publish_date DATE
);
```

## 常见问题排查

1. **500错误/数据库查询失败**：
   - 检查数据库连接配置、端口、账号密码是否正确
   - 检查 SQL 参数数量与占位符是否一致
   - 检查表结构字段名是否与代码一致
   - 查看后端控制台详细报错日志

2. **前端页面报 undefined 错误**：
   - 检查后端返回的所有数组字段是否为 [] 而不是 undefined
   - 保证 charts、filters 等结构完整

3. **数据不显示/图表空白**：
   - 检查数据库中是否有数据
   - 检查筛选条件是否过于严格导致无数据

## 安装和使用

1. 安装依赖
```bash
pip install -r requirements.txt
```

2. 运行应用
```bash
python app.py
```

3. 访问应用
浏览器访问 http://localhost:5000

## 数据说明

数据来源：链家网二手房数据
数据字段：
- 标题：房源标题
- 链接：房源详情页链接
- 总价：房屋总价（万元）
- 单价：每平米价格（元/平）
- 小区：所在小区名称
- 区域：所在区域
- 关注人数：关注该房源的人数
- 发布时间：房源发布时间
- 户型：房屋户型
- 面积：房屋面积（平米）
- 朝向：房屋朝向
- 装修：装修类型
- 楼层：所在楼层
- 建造时间：房屋建造年代

## 注意事项

1. 数据更新：数据每日更新一次
2. 数据导出：支持Excel格式导出
3. 图表交互：支持缩放、筛选等交互操作
4. 数据筛选：支持多维度数据筛选