70城房价数据采集与分析工具-pandas+statsmodels+numpy

## 项目描述 70城房价数据采集与分析工具
基于国家统计局 70 个大中城市商品住宅销售价格变动数据（2011-01 至 2026-07）的自动化采集、清洗、分析与可视化工具。提供命令行流水线与 Web 仪表盘两种交互方式，可从源站增量更新数据并一键生成宏观/城市级分析结果。

## 项目功能
– 自动采集国家统计局发布的房价数据源链接并批量下载 Excel
– 解析各期新房/二手房环比、同比、累计同比数据
– 按城市提取时间序列，计算定基累计价格指数（首月 = 100）
– 单城市趋势图与乐观/基准/悲观三情景预测至 2030 年
– 70 城宏观分析：市场扩散指数、环比动量加速度、城市分化指数、KMeans 聚类
– Web 仪表盘：KPI 总览、城市排名、趋势预测、多城对比，并可在页面内触发完整数据更新流水线（采集→下载→清洗→分析）
## 运行环境
– Windows 10/11，Python 3.14（Anaconda）
– 依赖：pandas、openpyxl、requests、beautifulsoup4、colorama、tqdm、matplotlib、seaborn、numpy、statsmodels、flask
– 启动：`python main.py` （菜单）或`python webapp/app.py` （Web 服务，监听 127.0.0.1:5000）
– 浏览器访问仪表盘，无需额外数据库或前端构建
## 项目技术
– 数据采集：requests + BeautifulSoup，按页面目录解析目标链接
– 数据处理：pandas（清洗合并、按 sheet 读取）、openpyxl（Excel 读写）
– 统计分析：statsmodels（STL 季节分解、时间序列预测）、numpy（情景模拟）、sklearn（KMeans 聚类）
– 可视化：matplotlib/seaborn（离线 PNG）+ ECharts 5（Web 端交互式图表，红涨绿跌配色）
– Web 服务：Flask，后台线程 + 增量日志轮询驱动流水线状态展示
– 配置集中化（config.py 管理路径、配色、表结构行范围）

以上系统源码经过技术整理与调试，确保能正常运行