可选框架：SSM、MVC、SpringBoot、vue3、spring、springmvc、mybatis、SSH、J2EE
可选语言：java、web、PHP、asp.net、javaweb、C#、android、python、 HTML5、jsp、ajax、vue3房屋租赁市场数据分析
随着社会的发展，人们的消费以及生活水平越来越高。各大城市的人口流动量不断的增多，对租住房屋的需求也越来越大。本课题主要是运用Python爬虫技术爬取北京链家租房网站的数据，对数据进行字段拆分、整理、清洗及可视化。QQ:884563046 微信:bishe666。课题从房源租金的分布情况、房源数量、房源特征、房源基础设施、商圈等纬度进行数据分析，利用随机森林算法、神经网络算法构建模型，预测房租并对比预测值和真实价格的误差，评估模型的好坏。对比模型发现，随机森林的拟合效果比神经网络的拟合效果好，随机森林的房租预测值和真实值误差较小。所以通过随机森林算法构建模型，可以更加精确的预测出房租的价格。

最后奉劝大家一点
直接转账或者先确认收货的那种绝对的不靠谱，被骗钱是小事，不能毕业了是大事。