Rút trích và trực quan hoá dữ liệu trong lĩnh vực bất động sản (khóa luận tốt nghiệp)

ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ THÔNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM NGUYỄN CƠNG HIẾU – 18520743 VŨ CÁT - 18520515 KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP RÚT TRÍCH VÀ TRỰC QUAN HỐ DỮ LIỆU TRONG LĨNH VỰC BẤT ĐỘNG SẢN Extraction and data visualization in Real Estate KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM TP HỒ CHÍ MINH, 2022 ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH TRƯỜNG ĐẠI HỌC CƠNG NGHỆ THƠNG TIN KHOA CÔNG NGHỆ PHẦN MỀM NGUYỄN CÔNG HIẾU – 18520743 VŨ CÁT – 18520515 KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP RÚT TRÍCH VÀ TRỰC QUAN HỐ DỮ LIỆU TRONG LĨNH VỰC BẤT ĐỘNG SẢN Extraction and data visualization in Real Estate KỸ SƯ NGÀNH KỸ THUẬT PHẦN MỀM GIẢNG VIÊN HƯỚNG DẪN ThS TRẦN ANH DŨNG TP HỒ CHÍ MINH, 2022 THƠNG TIN HỘI ĐỒNG CHẤM KHĨA LUẬN TỐT NGHIỆP Hội đồng chấm khóa luận tốt nghiệp, thành lập theo Quyết định số ………………… ngày ………………… Hiệu trưởng Trường Đại học Công nghệ Thông tin …………………………………………… – Chủ tịch …………………………………………… – Thư ký …………………………………………… – Ủy viên ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT NAM TRƯỜNG ĐẠI HỌC Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc CÔNG NGHỆ THÔNG TIN TP HCM, ngày… tháng… năm…… NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN/PHẢN BIỆN) Tên khóa luận: RÚT TRÍCH VÀ TRỰC QUAN HỐ DỮ LIỆU TRONG LĨNH VỰC BẤT ĐỘNG SẢN Nhóm SV thực hiện: Cán hướng dẫn/phản biện: Nguyễn Công Hiếu – 18520743 Thạc sĩ: Trần Anh Dũng Vũ Cát - 18520515 Đánh giá Khóa luận Về báo cáo: Một số nhận xét hình thức báo cáo: ………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………… Về nội dung nghiên cứu: ………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………… Về chương trình ứng dụng: ………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………… Về thái độ làm việc sinh viên: ………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………… Đánh giá chung: ………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………… ………………………………………………………………………………………… …………………………………………………………………………………………… Điểm sinh viên: Nguyễn Công Hiếu: ……… /10 Vũ Cát: ……… /10 Người nhận xét (Ký tên ghi rõ họ tên) LỜI CẢM ƠN Trong suốt trình học tập Khoa Cơng nghệ Phần mềm, trường Đại học Công nghệ Thông tin, chúng em nhận quan tâm, hướng dẫn giúp đỡ tận tình thầy, giáo khoa với động viên giúp đỡ bạn bè người xung quanh Lời chúng em xin bày tỏ lòng biết ơn sâu sắc đến ThS Trần Anh Dũng giúp đỡ bọn em cách tận tình, hướng dẫn đưa hướng đắn giúp bọn em hồn thành khố luận lần cách thành công Nhân dịp chúng em xin cảm ơn thầy Lê Thanh Trọng - cố vấn học tập bọn em suốt năm qua Thầy quan tâm giúp đỡ, đưa kinh nghiệm giúp tụi em hồn thành khố học tiến tới thực khố luận thành công ngày hôm Một lần tụi em xin cảm ơn thầy Đề tài nhóm em nghiên cứu thực thành cơng Tuy nhiên nhóm em cịn hạn chế lực thiếu sót q trình nghiên cứu thực khố luận Nhóm em xin lắng nghe tiếp thu góp ý giáo viên phản biện để hoàn thiện sản phẩm, bổ sung kiến thức Nhóm em xin chân thành cảm ơn TP HCM, ngày … tháng … năm … Nguyễn Công Hiếu Vũ Cát ĐẠI HỌC QUỐC GIA TP HỒ CHÍ MINH CỘNG HỊA XÃ HỘI CHỦ NGHĨA VIỆT TRƯỜNG ĐẠI HỌC NAM CÔNG NGHỆ THÔNG TIN Độc Lập - Tự Do - Hạnh Phúc ĐỀ CƯƠNG CHI TIẾT TÊN ĐỀ TÀI: RÚT TRÍCH VÀ TRỰC QUAN HÓA DỮ LIỆU TRONG LĨNH VỰC BẤT ĐỘNG SẢN (Extraction and data visualization in Real Estate) Cán hướng dẫn: Ths Trần Anh Dũng Thời gian thực hiện: Từ ngày 28/02/2022 đến ngày 13/06/2022 Sinh viên thực hiện: Nguyễn Công Hiếu - 18520743 Vũ Cát - 18520515 Nội dung đề tài: Mục tiêu: • Xây dựng hệ thống bao gồm chức trang thông tin bất động sản: xem tin bất động sản, tìm kiếm thơng tin như: thơng tin để liên lạc người bán, giá cả, địa chỉ, thể chi tiết thơng tin bất động sản • Xây dựng hệ thống cho phép người dùng tìm kiếm, so sánh thông tin cách trực quan dựa liệu thu thập từ trang thông tin khác • Xây dựng trang web thơng tin có tin tức thị trường bất động sản • Xây dựng hệ thống tích hợp AI phân tích, dự đốn giá nhà đất theo khu vực đề xuất thông tin bất động sản phù hợp với thông tin tìm kiếm nhu cầu người dùng • Xây dựng hệ thống với công nghệ NodeJS, ReactJS, MongoDB Nhóm em chọn cơng nghệ chúng có tính bao qt rộng hơn, NodeJS hỗ trợ bất đồng giúp nhiều phương thức chạy động thời, MongoDB NoSQL hỗ trợ dễ dàng việc thêm liệu, không cần khai báo biến mà sử dụng “key: value”, ReactJS frontend facebook tạo ra, hỗ trợ nhiều thư viện, giúp dễ dàng việc xây dựng ứng dụng Phạm vi: • Phạm vi địa lý: Ứng dụng sử dụng Việt Nam • Phạm vi chức năng: Quản lý người sử dụng Quản lý viết Quản lý thông tin bất động sản Quản lý biểu đồ Quản lý tìm kiếm thơng tin (recommend viết) Quản lý AI hệ thống Đối tượng: Những người có nhu cầu tìm kiếm chia sẻ thơng tin bất động sản thị trường Việt Nam Phương pháp thực hiện: • Tìm hiểu phân tích website bất động sản có thị trường • Làm việc cá nhân, sử dụng request để lấy thông tin từ trang web cụ thể, lưu xuống database xuất lên cho người dùng thấy • Xây dựng database với MongoDB • Xây dựng giao diện với ReactJS • Xây dựng hệ thống Restful API với NodeJS, Express Django Công nghệ sử dụng: • ReactJs: Xây dựng Front End • MongoDB: Xây dựng database • NodeJS, Django: Xây dựng Back End • ExpressJs: Xây dựng API • Postman: Kiểm tra API xây dựng • PrimeReact, chartjs: Các Framework dùng để trực quan hóa liệu • Visual Code: IDE để thực đồ án Kết mong đợi: • Hoàn thiện ứng dụng web thu thập chia sẻ thông tin bất động sản, đáp ứng đủ nhu cầu • Trực quan hóa liệu thu thập hiển thị cho người dùng • Tích hợp AI dự đốn giá bất động sản theo khu vực • Xây dựng hệ thống phát triển sử dụng rộng rãi tương lai Kế hoạch thực hiện:(Mô tả kế hoạch làm việc phân công công việc cho sinh viên tham gia) Thời gian thực Cơng việc Giai đoạn 1: Tìm hiểu, nghiên cứu Sprint (28/2-13/03/2022) Nghiên cứu, đánh giá sản phẩm Vũ Cát: - Nghiên cứu trạng thị trường - Đánh giá tình trạng thị trường Nguyễn Cơng Hiếu: - Phân tích sản phẩm có - Nghiên cứu, đánh giá chức Sprint (14-20/03/2022) Nghiên cứu, đánh giá công nghệ Cả thành viên: - Tìm hiểu AI - Tìm hiểu Python thư viện liên quan - Các Framework thư viện (Nextjs, Vuejs, Bulma…) - Cách deploy public sản phẩm (Nginx, Docker, ….) Sprint (21/03-03/04/2022) Cả thành viên: Lựa chọn công nghệ cho phù hợp với sản - Đánh giá công nghệ mô tả phẩm phát triển - Lựa chọn công nghệ phát triển - Lựa chọn công nghệ để deploy public sản phẩm (AWS, Azure,….) province_search Thông tin Tỉnh/Thành phố district_search Thông tin Huyện/Quận create_at Thời gian tạo 10 create_by Người khởi tạo 11 update_at Thời gian cập nhật 12 update_by Người cập nhật Bảng 4.14 Bảng mô tả table LogPost 4.4.3.2 MongoDB: Thiết kế: Hình 4.18 Cơ sở liệu MongoDB 69 Mô tả STT Tên Collection Ý nghĩa PostDetail Thông tin chi tiết tin tức bất động sản Bảng 4.15 Các collection database MongoDb Mơ tả chi tiết collection PostDetail Thuộc tính Ý nghĩa _id ID chi tiết tin tức real_estate_type Loại thông tin bất động sản title Tiêu đề đăng image Đường link dẫn tới hình ảnh price Giá tiền area Diện tích address Địa tin tức description Nội dung chi tiết tin tức bất động sản post_url URL thông tin viết 10 create_at Thời gian tạo 11 create_by Người khởi tạo 12 update_at Thời gian cập nhật 13 update_by Người cập nhật STT Bảng 4.16 Thông tin chi tiết collection PostDetail 70 4.5 Thiết kế giao diện: 4.5.1 Màn hình đăng kí tài khoản: Hình 4.19 Màn hình đăng kí STT Tên đối tượng Chức EditText Username Nhập tên tài khoản EditText Email Nhập email sử dụng EditText Password Nhập mật Button Đăng Nhập Chuyển qua hình đăng nhập Button Đăng Ký Thực đăng kí tài khoản - Người dùng cần nhập đầy đủ thông tin, hệ thống cảnh báo người dùng nhập thiếu - Sau đăng kí thành cơng có thơng báo cho người dùng Bảng 4.17 Mơ tả thành phần hình đăng kí 71 4.5.2 Màn hình đăng nhập: Hình 4.20 Màn hình đăng nhập STT Tên đối tượng Chức EditText Username Nhập tên tài khoản EditText Password Nhập mật Button Đăng Ký Chuyển qua hình đăng ký Button Đăng Nhập Thực đăng nhập tài khoản - Người dùng cần nhập đầy đủ thông tin, hệ thống cảnh báo người dùng nhập thiếu - Sau đăng nhập thành cơng chuyển đến hình trang chủ Bảng 4.18 Mơ tả thành phần hình đăng nhập 72 4.5.3 Màn hình trang chủ: Hình 4.21 Màn hình trang chủ 73 4.5.4 Màn hình xem thơng tin tìm kiếm: Hình 4.22 Màn hình thơng tin viết 74 4.5.5 Màn hình xem chi tiết thơng tin viết: Hình 4.23 Màn hình thơng tin chi tiết viết 75 4.5.6 Màn hình xem thơng tin biểu đồ: Hình 4.24 Màn hình thơng tin biểu đồ 76 4.5.7 Màn hình biểu đồ giá nhà đất trung bình theo thành phố Hình 4.25 Màn hình thơng tin biểu đồ giá nhà đất trung bình theo thành phố 77 4.5.8 Màn hình dự đốn giá nhà đất trung bình theo quận (huyện): Hình 4.26 Màn hình thơng tin biểu đồ giá nhà đất trung bình theo quận (huyện) 78 4.5.9 Màn hình dự đốn giá nhà đất Hình 4.27 Màn hình dự đoán giá nhà đất theo khu vực diện tích 79 Chương KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN Qua q trình thực đồ án, nhóm đạt kết quả: 5.1 Ưu điểm: - Đã tự xây dựng ứng dụng hồn thiện, có back-end frontend, tự xây dựng lên framework API cho hệ thống - Ứng dụng web có tính hệ thống thu thập chia sẻ liệu bất động sản tìm kiếm, xếp,… - Xây dựng ứng dụng theo quy trình cụ thể, sử dụng ngơn ngữ học NodeJS ReactJS kết hợp với tích hợp hỗ trợ để khiến hệ thống đa dạng - Nhóm hồn thành u cầu quan trọng đồ án rút trích liệu trực quan hóa liệu bất động sản, đồng thời tạo hệ thống tìm kiếm xếp thông tin cho người dùng,… 5.2 Nhược điểm: - Cịn số tính đề ban đầu nhóm khơng thực thêm vào danh sách u thích, thích hay bình luận đăng,… - Ứng dụng hạn chế lượng tin tức - Giao diện chưa đẹp bắt mắt 5.3 Kết đạt được: 5.3.1 Về mặt nghiên cứu: - Nhóm có hội tìm hiểu thêm công nghệ sử dụng machine learning - Hiểu áp dụng trình tạo nên ứng dụng web - Hiểu cách thức để xây dựng project phù hợp với thị trường 80 - Hiểu trình xây dựng source code Front-end Back-end 5.3.2 Về mặt sản phẩm: - Các yêu cầu phi chức + Chức đại dễ sử dụng + Tương tác người dùng trang web diễn nhanh chóng - Các yêu cầu chức + Cho phép người dùng tạo tài khoản, chỉnh sửa thông tin cá nhân + Cho phép người xem thông tin viết bất động sản + Xem lịch sử tìm kiếm người dùng + Biểu đồ phân tích thể giá tiền diện tích theo khu vực + Biểu đồ tăng trưởng thành phố trực thuộc trung ương Hồ Chí Minh, Hà Nội, Đà Nẵng + Tích hợp Machine learning để đưa dự đoán giá tương lai khu vực 5.4 Hướng phát triển: Qua q trình thực khóa luận, tính tới thời điểm tại, nhóm em nhận thấy đồ án cịn thiếu sót cần khắc phục muốn phát triển đồ án lên thương mại như: - Crawl thêm nhiều tin tức từ nhiều nguồn khác để nội dung trang web phong phú - Phát triển thêm nhiều biểu đồ cụ thể để người dùng dễ dàng so sánh - Hoàn thiện thêm chức đề ban đầu thêm vào tính đăng bài, trang thơng tin cá nhân người dùng,… - Cải thiện lại giao diện cho bắt mắt - Giới thiệu sản phẩm tới đông đảo người dùng 81 TÀI LIỆU THAM KHẢO [1] "Cherrio" [Online] Available: https://cheerio.js.org/ [2] "ExpressJS" [Online] Available: https://expressjs.com/ [3] "MongoDB" [Online] Available: https://www.mongodb.com/ [4] "NodeJS" [Online] Available: https://NodeJS.org/en/docs/ [5] Tài liệu JavaScript: https://javascript.info/37 [6] Tài liệu React: https://ReactJS.org/docs/getting-started.html [7] StackOverFlow: https://stackoverflow.com/ [8] Django: https://docs.djangoproject.com/en/4.0/ [9] Django Rest Framework: https://www.django-rest-framework.org/ [10] Viblo: https://viblo.asia/ [11] Geeks For Geeks: https://www.geeksforgeeks.org/ [12] Trang web Bất Động Sản: https://batdongsan.com.vn/, https://batdongsan.com.vn/gioi-thieu [13] Trang web Alo Nhà Đất: https://alonhadat.com.vn/ [14] Trang web Mogi: https://mogi.vn/ https://news.mogi.vn/timnhaviet-mogi-vn-va-top-web-dang-tin-bat-dongsan-hang-dau/ 82 83 ... địa bất động sản, giá bất động sản, loại hình bất động sản, - Trang web cịn xử lí liệu, xây dựng biểu đồ thể thông tin bất động sản, giúp người dùng có nhìn trực quan thông tin bất động sản. .. TẮT KHỐ LUẬN - Khố luận với đề tài ? ?Rút trích trực quan hố liệu lĩnh vực bất động sản? ?? nhằm mục đích cung cấp hệ thống hỗ trợ người dùng tìm kiếm, so sánh thông tin bất động sản cách trực quan dạng... HCM, ngày… tháng… năm…… NHẬN XÉT KHÓA LUẬN TỐT NGHIỆP (CỦA CÁN BỘ HƯỚNG DẪN/PHẢN BIỆN) Tên khóa luận: RÚT TRÍCH VÀ TRỰC QUAN HỐ DỮ LIỆU TRONG LĨNH VỰC BẤT ĐỘNG SẢN Nhóm SV thực hiện: Cán hướng dẫn/phản