Khóa Luận Tốt Nghiệp: Rút Trích & Trực Quan Hóa Dữ Liệu Bất Động Sản

LỜI CẢM ƠN

1. CHƯƠNG 1: TỔNG QUAN

1.1. Lý do chọn đề tài. Tính năng mới, khác biệt

1.2. Giới thiệu hệ thống website “Rút trích và trực quan hóa thông tin bất động sản”. Mục tiêu và phạm vi đề tài. Đối tượng sử dụng. Kết quả dự kiến.

1.3. CƠ SỞ LÝ THUYẾT

1.3.1. Giới thiệu về NodeJS. Tại sao nên sử dụng NodeJS. Áp dụng NodeJS vào đề tài.

1.3.2. Giới thiệu về ExpressJS. Tại sao nên sử dụng ExpressJS. Áp dụng ExpressJS vào đề tài.

1.3.3. Tổng quan về Django. Những lợi thế của Django. Sự phổ biến của Django. Áp dụng Django vào đề tài.

1.3.4. Giới thiệu về MongoDB. Tại sao nên sử dụng hệ quản trị cơ sở dữ liệu MongoDB. Áp dụng MongoDB vào đề tài.

1.3.5. Tại sao nên sử dụng ReactJS.

1.3.6. Tại sao sử dụng Postman. Áp dụng Postman vào đồ án.

1.3.7. Thuật toán Hồi quy tuyến tính. Tổng quan về thuật toán Hồi quy tuyến tính. Ví dụ về Hồi quy tuyến tính. Áp dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính vào khóa luận.

2. PHÁT BIỂU BÀI TOÁN

2.1. Giới thiệu hệ thống website “Rút trích và trực quan hóa thông tin bất động sản”.

2.2. Khảo sát các hệ thống liên quan.

2.2.1. Website Mogi.

2.2.2. So sánh hệ thống với các website.

2.3. Yêu cầu hệ thống

2.3.1. Yêu cầu chức năng.

2.3.2. Yêu cầu phi chức năng.

3. PHÂN TÍCH THIẾT KẾ HỆ THỐNG

3.1. Sơ đồ phân rã chức năng.

3.2. Danh sách các Actor.

3.3. Danh sách các Use-Case.

3.4. Đặc tả một số use-case chính.

3.4.1. Các sơ đồ và luồng hoạt động.

3.4.2. Đăng kí, đăng nhập.

3.4.3. Thiết lập biểu đồ.

3.4.4. Dự đoán giá nhà đất.

3.4.5. Đề xuất bài viết cho người dùng.

3.5. Thiết kế kiến trúc.

3.5.1. Mô hình kiến trúc.

3.6. Thiết kế cơ sở dữ liệu.

3.7. Thiết kế giao diện.

3.7.1. Màn hình đăng kí tài khoản.

3.7.2. Màn hình đăng nhập.

3.7.3. Màn hình trang chủ.

3.7.4. Màn hình xem chi tiết thông tin bài viết.

3.7.5. Màn hình xem thông tin biểu đồ.

3.7.6. Màn hình biểu đồ giá nhà đất trung bình theo thành phố.

3.7.7. Màn hình dự đoán giá nhà đất trung bình theo quận (huyện).

3.7.8. Màn hình dự đoán giá nhà đất.

4. CHƯƠNG 4: KẾT QUẢ THỰC HIỆN

5. CHƯƠNG 5: KẾT LUẬN VÀ HƯỚNG PHÁT TRIỂN

5.1. Kết quả đạt được

5.2. Nhược điểm

5.3. Về mặt nghiên cứu

5.4. Về mặt sản phẩm

5.5. Hướng phát triển

TÀI LIỆU THAM KHẢO

I. Tổng quan về khóa luận

Khóa luận với đề tài 'Rút Trích & Trực Quan Hóa Dữ Liệu Bất Động Sản' tập trung vào việc xây dựng một hệ thống hỗ trợ người dùng trong việc tìm kiếm, so sánh và trực quan hóa thông tin bất động sản. Mục tiêu chính là cung cấp các công cụ để người dùng có thể dễ dàng tiếp cận và phân tích dữ liệu bất động sản thông qua các biểu đồ và giao diện trực quan. Khóa luận sử dụng các công nghệ hiện đại như NodeJS, ReactJS, và MongoDB để phát triển hệ thống, đồng thời tích hợp AI để dự đoán giá nhà đất và đề xuất thông tin phù hợp với nhu cầu người dùng.

1.1 Mục tiêu và phạm vi

Mục tiêu của khóa luận là xây dựng một hệ thống quản lý thông tin bất động sản với các chức năng cơ bản như tìm kiếm, so sánh, và trực quan hóa dữ liệu. Phạm vi của đề tài tập trung vào ba thành phố lớn tại Việt Nam: Hà Nội, Đà Nẵng, và Thành phố Hồ Chí Minh. Hệ thống cũng tích hợp AI để dự đoán giá nhà đất và đề xuất thông tin phù hợp với người dùng dựa trên lịch sử tìm kiếm.

1.2 Đối tượng sử dụng

Đối tượng chính của hệ thống là những người có nhu cầu tìm kiếm và chia sẻ thông tin bất động sản tại thị trường Việt Nam. Hệ thống được thiết kế để đáp ứng nhu cầu của cả người dùng cá nhân và các nhà đầu tư bất động sản.

II. Cơ sở lý thuyết và công nghệ sử dụng

Khóa luận sử dụng các công nghệ hiện đại để phát triển hệ thống, bao gồm NodeJS cho backend, ReactJS cho frontend, và MongoDB cho cơ sở dữ liệu. Các công nghệ này được lựa chọn vì tính linh hoạt và khả năng hỗ trợ xử lý dữ liệu lớn. Ngoài ra, khóa luận cũng áp dụng thuật toán Hồi quy tuyến tính để dự đoán giá nhà đất và tích hợp AI để đề xuất thông tin phù hợp với người dùng.

2.1 NodeJS và ExpressJS

NodeJS được sử dụng để xây dựng backend của hệ thống, hỗ trợ xử lý bất đồng bộ và tối ưu hóa hiệu suất. ExpressJS được tích hợp để xây dựng các API RESTful, giúp hệ thống dễ dàng tương tác với các ứng dụng khác.

2.2 ReactJS và MongoDB

ReactJS được sử dụng để phát triển giao diện người dùng, cung cấp trải nghiệm mượt mà và thân thiện. MongoDB được chọn làm cơ sở dữ liệu NoSQL, hỗ trợ lưu trữ và truy vấn dữ liệu linh hoạt.

III. Phân tích và thiết kế hệ thống

Khóa luận đã tiến hành phân tích và thiết kế hệ thống dựa trên các yêu cầu chức năng và phi chức năng. Hệ thống được thiết kế với các chức năng chính như quản lý người dùng, quản lý bài viết, và trực quan hóa dữ liệu thông qua các biểu đồ. Các sơ đồ use-case và luồng hoạt động được xây dựng để đảm bảo hệ thống hoạt động hiệu quả.

3.1 Yêu cầu chức năng

Hệ thống cần đáp ứng các yêu cầu chức năng như quản lý người dùng, quản lý bài viết, tìm kiếm thông tin, và trực quan hóa dữ liệu. Các chức năng này được thiết kế để đảm bảo người dùng có thể dễ dàng tìm kiếm và phân tích thông tin bất động sản.

3.2 Yêu cầu phi chức năng

Hệ thống cần đảm bảo tính ổn định, bảo mật, và khả năng mở rộng. Các yêu cầu phi chức năng bao gồm hiệu suất cao, giao diện thân thiện, và khả năng tích hợp với các công nghệ khác.

IV. Kết quả và đánh giá

Khóa luận đã đạt được kết quả tốt với việc xây dựng thành công hệ thống quản lý thông tin bất động sản. Hệ thống có đầy đủ các chức năng cơ bản và tích hợp AI để dự đoán giá nhà đất. Tuy nhiên, khóa luận cũng có một số hạn chế như dữ liệu tập trung vào ba thành phố lớn và thuật toán dự đoán còn đơn giản. Đánh giá chung, khóa luận đáp ứng tốt yêu cầu của một khóa luận tốt nghiệp kỹ sư phần mềm.

4.1 Ưu điểm

Hệ thống có giao diện thân thiện, dễ sử dụng, và tích hợp nhiều tính năng mới như trực quan hóa dữ liệu và dự đoán giá nhà đất. Các công nghệ sử dụng hiện đại và phù hợp với yêu cầu của đề tài.

4.2 Nhược điểm

Dữ liệu tập trung vào ba thành phố lớn, chưa phong phú. Thuật toán dự đoán giá nhà đất còn đơn giản và cần được cải thiện trong tương lai.

Khóa Luận Tốt Nghiệp Kỹ Thuật Phần Mềm: Rút Trích và Trực Quan Hóa Dữ Liệu Bất Động Sản