由于移动应用技术的持续性的快速发展，现实生活中人们大多数都是通过移动手机、电脑等智能设备来完成生活中的事务。因此，许多的人工传统行业也开始与互联网结合，不再一味的依靠人工劳动，努力打造半自动数字化甚至是全自动数字化模式。于是，以房价预测分析系统作为例子，利用Python爬虫技术获取户型统计、聚类结果、房源类型统计的数据，并对这些数据进行处理， 然后对这些数据进行可视化分析和预测。给人们提供一些客观的数据，方便他们参考，这给今后的大数据系统维护带来了便利，同时也为将来开发类似的大数据系统提供了参考和帮助。

Python爬虫技术目前来说，是比较常用的从网页获取数据的方法之一。而 Python语言也是比较受欢迎，尤其是在人工智能和大数据领域有着广泛的应用。特别是 Python的第三方库，让人们能够通过简单的代码解决更多的难题。同时对数据的处理也比较方便快捷。

其中主要通过 Requests，Beautifulsoup 进行网页分析和数据爬取， 然后再使用 Numpy，Matplotlib，Pandas 对所爬取的数据进行可视化分析。还通过聚类算法，依据所爬取的数据进行一个总结，使我们了解房价预测分析系统的基本特征和分布情况。帮助那些需要的人做出决策。

1. 1. 概要设计

房价预测分析系统是基于Web服务模式，采用面向对象的程序设计方法，实现一个具有通用功能的模型结构。使用该系统的条件仅是需要具备连上互联网的能力，并能够通过移动设备登录系统。本系统分为前端和后端，具体实现的系统功能结构图如图4.1所示：

图4.1 系统功能结构图
 

管理员点击安居克，在安居克页面中对房屋id、城市、姓名、区域、位置、价格、家庭类型、状态、img、des、户型链接、面积、户型、总价、卧室、客厅、浴室，可以点击新增、编辑或删除等操作。如图5.8所示：

图5.8安居克界面图