分享一个爬虫数据挖掘 农村产权交易数据可视化平台 数据分析大数据 Java、python双版（源码、调试、LW、开题、PPT)
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项目实战|农村产权交易与数据可视化平台Java、python
文章目录
- 1、研究背景
- 2、研究目的和意义
- 3、系统研究内容
- 4、系统页面设计
- 5、参考文献
- 6、核心代码
1、研究背景
近年来，随着我国农村改革的深入推进，农村产权制度改革成为了重要议题。农村土地承包经营权、宅基地使用权等各类产权的流转和交易日益频繁，但传统的管理方式已难以满足当前需求。大量的交易数据分散存储，缺乏统一的管理和分析工具，导致政府部门、金融机构和相关stakeholders难以全面把握农村产权交易的整体情况。同时，数据的不透明也影响了市场的公平性和效率。在此背景下，开发一个农村产权交易数据可视化平台成为了迫切需求，以促进农村产权交易的规范化、透明化和信息化
2、研究目的和意义
开发农村产权交易数据可视化平台的主要目的是构建一个综合性的数据管理和分析工具，实现农村产权交易数据的集中管理、实时监控和深度分析。该平台旨在将分散的交易数据进行整合，通过可视化技术直观展示交易趋势、地区分布、价格变动等关键信息。平台将为政府决策提供数据支持，帮助金融机构评估风险和机会，同时为农民和投资者提供市场透明度。此外，该平台还将整合地理信息系统（GIS）技术，实现产权交易的空间可视化，便于宏观把握区域发展态势。通过这些功能，平台旨在提高农村产权交易的效率和公平性，促进农村经济的健康发展。
农村产权交易数据可视化平台的开发具有深远的社会经济意义，它将显著提高农村产权交易的透明度和规范化程度，有效防止暗箱操作和欺诈行为，保护农民权益。其次，通过数据的集中管理和分析，政府部门可以更准确地制定政策，优化资源配置，促进农村经济的均衡发展。对于金融机构而言，平台提供的数据分析将有助于其开发针对农村的金融产品，扩大普惠金融覆盖面。此外，平台的开发还将推动农村数字化转型，为"数字乡村"建设提供重要支撑。从长远来看，这个平台将成为连接城乡、推动农村现代化的重要纽带，对实现乡村振兴战略目标具有积极意义。
3、系统研究内容
农村产权交易数据可视化平台研究内容
- 数据采集与处理
1.1 数据源识别与整合
农村土地承包经营权数据
宅基地使用权数据
集体经营性建设用地使用权数据
农村集体资产交易数据
1.2 数据清洗与标准化
数据质量评估
数据格式统一
异常值处理
1.3 数据存储设计
分布式数据库设计
数据仓库构建
- 数据可视化技术研究
2.1 可视化方法选择
地图可视化（热力图、气泡图）
统计图表（柱状图、折线图、饼图）
关系网络图
2.2 交互式可视化设计
数据筛选与过滤
动态更新机制
多维数据展示
4、系统页面设计
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5、参考文献
[1]郑宇.公共数据的产权运行机制与技术方案[J/OL].大数据,1-14[2024-09-11].http://kns.cnki.net/kcms/detail/10.1321.G2.20240828.1113.008.html.
[2]伍中信,毛政珍,吴寓聪,等.产权保护导向的数据资产会计处理[J].会计之友,2024,(13):8-14.
[3]刘建文,钱小军.电子数据取证在知识产权保护中的应用与案例分析[J].数字通信世界,2024,(05):93-95.
[4]方华.知识图谱在知识产权大数据应用中的模式探索[J].大众标准化,2024,(09):165-167.
[5]王文峰.面向模型侵权的数据产权保护框架[D].广州大学,2024. DOI:10.27040/d.cnki.ggzdu.2024.000864.
[6]梁汉媚,李丹彤,陈品祥,等.北京市地理空间数据应用现状和产权框架体系[J].北京测绘,2024,38(04):626-631.DOI:10.19580/j.cnki.1007-3000.2024.04.027.
[7]朱旭龙.基于大数据的知识产权侵权检测[J].软件,2024,45(01):161-163.
[8]邹彤雯.大数据环境下知识产权管理的改革路径[J].黑龙江科学,2023,14(19):154-155.
[9]宋宇,基于大数据算法的知识产权侵权分析服务系统V1.0.内蒙古自治区,内蒙古中佳科技服务有限公司,2023-10-08.
[10]丛挺,冯思淇,李想,等.数据驱动下文化产品产权价值链重构研究[J].图书情报知识,2023,40(06):140-148.DOI:10.13366/j.dik.2023.06.140.
[11]朱宁,曹博.数据要素投入的产权分配探讨——基于生产侧视角[J].技术经济与管理研究,2023,(07):12-15.
[12]巫俊洁.基于区块链与改进CP-ABE算法的知识产权数据防篡改方法[J].信息与电脑(理论版),2023,35(13):40-42.
[13]王梦颖.区块链技术在知识产权信息服务领域应用的影响因素研究[D].福建师范大学,2023. DOI:10.27019/d.cnki.gfjsu.2023.001223.
[14]王昕灵.数据产权界定、平台隐私策略选择与平台竞争[D].天津财经大学,2023. DOI:10.27354/d.cnki.gtcjy.2023.000017.
[15]李洁榆.基于区块链的知识产权共享系统设计与实现[D].南京理工大学,2023. DOI:10.27241/d.cnki.gnjgu.2023.000293.
[16]江雨航.神经网络模型及其数据的知识产权保护方法研究[D].江南大学,2023. DOI:10.27169/d.cnki.gwqgu.2023.001037.
[17]刘玉鑫.知识产权隐信息推理与关系预测研究[D].北京邮电大学,2023. DOI:10.26969/d.cnki.gbydu.2023.001172.
[18]段志豪.基于联盟链的知识产权交易智能合约研究[D].海南大学,2023. DOI:10.27073/d.cnki.ghadu.2023.000033.
[19]赵斌,罗俊凌,刘益嘉,等.数字电力知识产权交易管理平台设计与研究[J].信息通信技术与政策,2023,49(03):18-23.
[20]姜奇平.认识数据要素市场化中“产权”的特殊性（下）[J].互联网周刊,2023,(02):8-9.
6、核心代码
# # -*- coding: utf-8 -*-
# 数据爬取文件
import scrapy
import pymysql
import pymssql
from ..items import JiaoyixinxiItem
import time
from datetime import datetime,timedelta
import datetime as formattime
import re
import random
import platform
import json
import os
import urllib
from urllib.parse import urlparse
import requests
import emoji
import numpy as np
import pandas as pd
from sqlalchemy import create_engine
from selenium.webdriver import ChromeOptions, ActionChains
from scrapy.http import TextResponse
from selenium import webdriver
from selenium.webdriver.common.by import By
from selenium.webdriver.support import expected_conditions as EC
from selenium.webdriver.support.wait import WebDriverWait
# 交易信息
class JiaoyixinxiSpider(scrapy.Spider):
name = 'jiaoyixinxiSpider'
spiderUrl = 'https://www.jlncjy.com/api/v1.0/chanquan/purchase/purchaseList'
start_urls = spiderUrl.split(";")
protocol = ''
hostname = ''
realtime = False
def __init__(self,realtime=False,*args, **kwargs):
super().__init__(*args, **kwargs)
self.realtime = realtime=='true'
def start_requests(self):
plat = platform.system().lower()
if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
if self.table_exists(cursor, '337t9pwg_jiaoyixinxi') == 1:
cursor.close()
connect.close()
self.temp_data()
return
pageNum = 1 + 1
for url in self.start_urls:
if '{}' in url:
for page in range(1, pageNum):
next_link = url.format(page)
yield scrapy.Request(
url=next_link,
callback=self.parse
)
else:
yield scrapy.Request(
url=url,
callback=self.parse
)
# 列表解析
def parse(self, response):
_url = urlparse(self.spiderUrl)
self.protocol = _url.scheme
self.hostname = _url.netloc
plat = platform.system().lower()
if not self.realtime and (plat == 'linux' or plat == 'windows'):
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
if self.table_exists(cursor, '337t9pwg_jiaoyixinxi') == 1:
cursor.close()
connect.close()
self.temp_data()
return
data = json.loads(response.body)
try:
list = data["data"]["list"]
except:
pass
for item in list:
fields = JiaoyixinxiItem()
try:
fields["pname"] = str( item["projectName"])
except:
pass
try:
fields["psname"] = str( item["projectShortName"])
except:
pass
try:
fields["nstime"] = str( item["noticeStartTime"])
except:
pass
try:
fields["setime"] = str( item["signEndTime"])
except:
pass
try:
fields["cgys"] = float( item["purchaseBudget"])
except:
pass
try:
fields["pcode"] = str( item["projectCode"])
except:
pass
try:
fields["city"] = str( item["city"])
except:
pass
try:
fields["county"] = str( item["county"])
except:
pass
try:
fields["township"] = str( item["township"])
except:
pass
try:
fields["village"] = str( item["village"])
except:
pass
try:
fields["longitude"] = float( item["longitude"])
except:
pass
try:
fields["latitude"] = float( item["latitude"])
except:
pass
yield fields
# 详情解析
def detail_parse(self, response):
fields = response.meta['fields']
return fields
# 数据清洗
def pandas_filter(self):
engine = create_engine('mysql+pymysql://root:123456@localhost/spider337t9pwg?charset=UTF8MB4')
df = pd.read_sql('select * from jiaoyixinxi limit 50', con = engine)
# 重复数据过滤
df.duplicated()
df.drop_duplicates()
#空数据过滤
df.isnull()
df.dropna()
# 填充空数据
df.fillna(value = '暂无')
# 异常值过滤
# 滤出 大于800 和 小于 100 的
a = np.random.randint(0, 1000, size = 200)
cond = (a<=800) & (a>=100)
a[cond]
# 过滤正态分布的异常值
b = np.random.randn(100000)
# 3σ过滤异常值，σ即是标准差
cond = np.abs(b) > 3 * 1
b[cond]
# 正态分布数据
df2 = pd.DataFrame(data = np.random.randn(10000,3))
# 3σ过滤异常值，σ即是标准差
cond = (df2 > 3*df2.std()).any(axis = 1)
# 不满⾜条件的⾏索引
index = df2[cond].index
# 根据⾏索引，进⾏数据删除
df2.drop(labels=index,axis = 0)
# 去除多余html标签
def remove_html(self, html):
if html == None:
return ''
pattern = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)
return pattern.sub('', html).strip()
# 数据库连接
def db_connect(self):
type = self.settings.get('TYPE', 'mysql')
host = self.settings.get('HOST', 'localhost')
port = int(self.settings.get('PORT', 3306))
user = self.settings.get('USER', 'root')
password = self.settings.get('PASSWORD', '123456')
try:
database = self.databaseName
except:
database = self.settings.get('DATABASE', '')
if type == 'mysql':
connect = pymysql.connect(host=host, port=port, db=database, user=user, passwd=password, charset='utf8')
else:
connect = pymssql.connect(host=host, user=user, password=password, database=database)
return connect
# 断表是否存在
def table_exists(self, cursor, table_name):
cursor.execute("show tables;")
tables = [cursor.fetchall()]
table_list = re.findall('(\'.*?\')',str(tables))
table_list = [re.sub("'",'',each) for each in table_list]
if table_name in table_list:
return 1
else:
return 0
# 数据缓存源
def temp_data(self):
connect = self.db_connect()
cursor = connect.cursor()
sql = '''
insert into `jiaoyixinxi`(
id
,pname
,psname
,nstime
,setime
,cgys
,pcode
,city
,county
,township
,village
,longitude
,latitude
)
select
id
,pname
,psname
,nstime
,setime
,cgys
,pcode
,city
,county
,township
,village
,longitude
,latitude
from `337t9pwg_jiaoyixinxi`
where(not exists (select
id
,pname
,psname
,nstime
,setime
,cgys
,pcode
,city
,county
,township
,village
,longitude
,latitude
from `jiaoyixinxi` where
`jiaoyixinxi`.id=`337t9pwg_jiaoyixinxi`.id
))
'''
cursor.execute(sql)
connect.commit()
connect.close()
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