房价一直是关系民生的最根本问题，早在 2013 年 11 月 12 日十八届三中全会公报中，就明确提出，要稳定房价。如何才能做到稳定房价，让二手房市场健康发展，政府的正确决策与政策导向很重要！为了引导市场，政府也通过各种手段准确获得二手房市场的准确信息，以推断二手房市场的走向，加以引导，使其健康发展。但二手房市场是庞大的，每日推送的数据是海量的，想快速获得准确的统计数据，单凭人力统计，方法老套，数据费时费力；若通过机器学习，使用爬虫技术对二手房网站数据进行批量爬取，然后分析，则为一种全新的技术手段。本研究，运用 Python 第三方库 Requests 来爬取二手房网站的房源数据 , 并利用 Pandas 库对爬取的数据进行结构化处理 , 运用 tableau 和 python 的可视化包对二手房源数据进行多维度的深入分析及可视化呈现；通过对大量线上数据分析，推断出连云港市二手房源分布状况、市场热点及价格走势等信息 , 一者，帮助购房者、房产中介等在市场活动中高效决策；二者，为政府政策干预及对二手房市场进行有效监管，提供决策参考！