搭建一个基于Python和Django的二手房数据可视化系统，需要经过几个关键步骤，包括数据采集、数据库设计、数据处理、数据可视化和前端展示。以下是一个详细的设计和参考流程：

1. 项目准备

• 开发环境准备：确保安装了Python、Django和必要的库（如Pandas、Matplotlib、bokeh等用于数据处理和可视化的库）。
• 项目结构：创建一个新的Django项目，同时创建一个应用来专门处理二手房数据。

2. 数据采集

• 数据源：从房产网站（如链家、安居客等）使用API或者网页抓取工具（如Scrapy）收集二手房数据。
• 数据属性：包括但不限于：房屋位置、价格、面积、房型、楼层、建造年份等。

3. 数据库设计

• 数据库选择：可以使用Django自带的SQLite进行开发阶段的数据库，后期可以换成PostgreSQL或MySQL以获得更好的性能。

• 模型设计：在Django中定义数据模型（models），例如：

  from django.db import models  
  class House(models.Model):  
    title = models.CharField(max_length=255)  
    location = models.CharField(max_length=255)  
    price = models.DecimalField(max_digits=10, decimal_places=2)  
    area = models.FloatField()  
    room_type = models.CharField(max_length=50)  
    floor = models.CharField(max_length=50)  
    year_built = models.IntegerField()  

4. 数据处理

• 数据清洗：处理缺失值、异常值，转换数据类型（用Pandas等工具）。
• 数据分析：可以使用统计分析库（如NumPy、SciPy）来进行数据描述性统计，为可视化作准备。

5. 数据可视化

• 使用Matplotlib/Plotly：Django模板中可以使用这些库生成静态/交互式图表。
• 图表类型：
  • 价格分布：直方图或箱线图
  • 地理分布：使用Folium等库绘制房源分布的地图
  • 时间趋势：线性图显示价格变化趋势
  • 房型分布：条形图或饼图展示不同房型的分布情况

6. 前端展示

• Django模板：使用HTML、CSS，并结合Bootstrap等前端框架美化页面。
• 动态交互：通过JavaScript（如使用D3.js或Chart.js）实现数据的动态交互。
• RESTful API：如果需要前后端分离，可以使用Django REST Framework创建API，使前端能够获取后台的数据。

7. 部署上线

• 服务器选择：可以选择云服务器（如AWS、阿里云等）来部署应用。
• Web服务器配置：使用Gunicorn和Nginx处理Django的请求。
• 域名和SSL证书：配置域名和HTTPS确保应用安全。

8. 参考资源

• Django官方文档：对于Django框架的详细配置和使用。
• Pandas、Matplotlib 文档：数据处理和可视化相关的库文档。
• RESTful API 和 Django REST Framework 教程：方便API的开发和对前后端的理解。

完成这些步骤后，你将拥有一个功能完整的二手房数据可视化系统。根据需求不同，可以添加更多的数据分析功能和丰富的图表样式。