1. 研究目的与意义（文献综述）
1.1研究背景
房地产价格近年来一直处于不断增长之中，房价的变化与社会经济的形势息息相关。当前我国居民住房类型主要为商品房和保障房，其中商品房存在周边配套不完善，房屋质量不达标等风险，而保障房又存在交易受限等局限，因此，本文将研究对象选在了二手房交易市场。关于二手房价格的研究主要包括房屋均价和房屋挂牌价两部分，房屋均价对于二手房来说，其参考意义不大，而房屋挂牌价通常高于房屋实际价值，其研究结论易对消费者造成误导。因此，对二手房成交价格的预测研究极具现实意义。而随着互联网的发展，数据分析和数据挖掘的技术也不断进步，通过数据挖掘和数据分析，我们可以实现对二手房的分析及预测。
1.2研究目的
2. 研究的基本内容与方案
2.1基本内容与目标
1、使用python爬取链家网上的二手房售卖信息，并存储在本地mysql数据库中。
2、对数据进行清洗和分析，得到可视化的结果。分析方面包括但不限于以下几个方面：(1)武汉市二手房数量及分布；(2)各地铁线附近二手房均价；(3)房屋面积－均价；(4)房屋设施（电梯、供暖）－均价；(5)房屋建筑特征（朝向、楼层、楼龄）－均价。
3. 研究计划与安排
2020.2.18-2020.2.28 ：进行需求调研，阅读参考文献，完成开题报告
2020.2.19-2020.2.25 ：阅读有关资料，完成课题的需求分析
2020.2.26-2020.3.5 ：熟悉相关开发平台及开发工具，并完成课题的概要设计和详细设计，做好系统结构以及功能模块设计
4. 参考文献（12篇以上）
[1]wilson i d, paris s d,ware j a,et al.residentiial propertyprice time series forecasting with neural networks[c].london:elsevierb.v,2002.335~341
[2]jarvis p s,wilson i d,kemp s e. the application of a new attributeselection technique to the forecasting of housing value using dependence modelling[j].neural computing applications，2006，15(2):136-153
[3]gupta r,kabundi a,miler s m. forecasting the us real houseprice index:structural and non-structural models with and without fundamentals[j].economicmodeling，2011，28(4):2013~2021
