（1）在Jupyter Notebook工具上使用python爬虫技术获取安居客网页 小区的URL
（2）分析网页html代码，查看各字段信息所在的网页位置
（3）利用Xpath解析网页，获取相应字段的值
（4）爬取数据并存储为csv格式
功能分析：
可视化房价数据，包括不同地区、不同时间点、不同房型的价格趋势；
分析房价波动的原因，如政策、经济、人口等因素；
提供房价预测模型，预测未来一段时间内的房价走势。
需求分析：
需要获取房价数据，包括历史房价数据和当前实时数据；
需要对数据进行清洗、整理、处理，以方便后续分析；
需要建立房价预测模型，并对模型进行训练和调优；
需要搭建可视化平台，将数据和模型结果呈现给用户。
方案分析：
获取数据：可以从各大房产平台获取历史房价数据，并通过爬虫技术实时抓取当前数据；
数据清洗：对获取的数据进行清洗和整理，去掉重复数据、缺失数据等；
数据处理：对清洗后的数据进行统计分析，生成房价趋势图和相关分析报告；
建立预测模型：选择适合的机器学习算法，建立房价预测模型；
训练和调优：使用历史数据对模型进行训练和调优，提高预测准确性；
搭建可视化平台：将数据和模型结果以可视化的形式呈现给用户，方便用户进行房价分析和预测。
可行性分析：
数据获取方便，可以从各大房产平台获取；
机器学习算法已经非常成熟，可以很好地应用于房价预测；
可视化工具非常丰富，可以轻松地呈现数据和分析结果；
需要考虑数据隐私和安全性等问题，需要采取相应措施保护用户数据。
技术分析：
数据获取：使用Python语言的爬虫技术，从各大房产平台获取历史房价数据，并实时抓取当前数据；
数据清洗和处理：使用Python语言的数据处理库，如pandas和numpy，对数据进行清洗和处理；
数据分析和可视化：使用Python语言的数据可视化库，如matplotlib和seaborn，将数据呈现出来；
建立预测模型：选择适合的机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林等，使用Python语言的机器学习库，如scikit-learn，建立预测模型；
