Python青海西宁二手房源爬虫数据可视化分析大屏全屏系统 开题报告

由于提供的开题报告是一个很长的文档，我将提供一个简化版本的Python代码示例，用于模拟数据可视化分析的核心功能。

import pandas as pd
import matplotlib.pyplot as plt
import seaborn as sns
 
# 模拟数据可视化分析的核心功能
def visualize_analysis(data):
    # 数据探索：查看房源数量的变化
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    sns.lineplot(x="年份", y="房源数量", data=data)
    plt.title("房源数量随时间变化")
    plt.xlabel("年份")
    plt.ylabel("房源数量")
    plt.show()
 
    # 统计分析：分析每个区域的平均价格
    plt.figure(figsize=(12, 6))
    sns.barplot(x="区域", y="平均价格", data=data)
    plt.title("每个区域的平均价格")
    plt.xlabel("区域")
    plt.ylabel("平均价格")
    plt.show()
 
# 示例数据
example_data = {
    "年份": [2015, 2016, 2017, 2018],
    "房源数量": [300, 320, 350, 380],
    "区域": ["西海岸", "城东", "青山", "高新区"],
    "平均价格": [200, 220, 230, 240]
}
 
# 将字典转换为DataFrame
data_df = pd.DataFrame(example_data)
 
# 执行数据可视化分析
visualize_analysis(data_df)

这段代码模拟了一个简单的数据可视化分析过程，使用了matplotlib和seaborn库来创建图表。这个过程通常是数据清洗、数据探索、统计分析和可视化的一部分。在这个例子中，我们创建了两个简单的图表：一个是显示房源数量随时间变化的折线图，另一个是显示不同区域平均价格的条形图。这个过程是爬虫数据分析的一个基本步骤，可以帮助理解数据的特征和趋势。