大數據評估房子

⑴ 為什麼房地產商應該利用大數據

為什麼房地產商應該利用大數據
如今，整個世界都充斥著大數據。隨著消費者、企業和科學家的應用，大數據在改變人們未來業務的方式上有著巨大的潛力。
但還有其他行業和領域，例如房地產，將受益於大數據所提供的實時數據分析、預測分析和基準報告的集成。了解大數據的核心大數據在財務風險管理和評估中非常有用。相關信息的接收通常有非結構化或多結構化這兩種形式。·非結構化數據在處理、翻譯和整理時是高度無序的，效率很低。此類信息通常來自普通文本文檔、博客和社交媒體帖子。·多結構化數據在大數據處理和管理中更為有用。這些信息通常是從客戶交易或問卷調查、詳細的電子表格甚至圖像中收集的。雖然優化了多結構化數據，但兩種形式都可用於大數據的收集和管理。那些使用大數據的人應該更多地關注傳入數據的准確性和有效性，而不是其呈現的形式。降低財務風險許多不同的因素決定了房地產投資或風險投資的財務風險。一旦需要費力和繁瑣的計算，現在可以通過大數據處理在幾秒鍾內完成。大數據可以更容易地跟蹤潛在投資物業的細節，包括任何過去的裝修或維修，任何未償還貸款或現有投資等的狀況。當與物聯網一起使用時，大數據也可以補充物業管理。創建准確的評估和報告提供准確評估的能力對於任何房地產商的持續成功至關重要。過去，大部分評估過程都涉及手工收集，組織和核查數據。鑒於龐大的數據集，一些企業如今管理所有這些信息將是不切實際的。隨著大數據處理的普及，這也是沒有必要的。實時數據分析和自動化處理可以幫助企業處理所有的工作。這減少了人為錯誤的可能性，提高了評估速度，並最終導致數據驅動和高度准確的提交。通過應用大數據也加強了基準報告。多個城市最近承諾通過建立能源基準來降低能源消耗，他們依靠大數據及時解決。如貿易協會BOMA國際和LEED受益於大數據的日益普及。提供更好的買家評估了解潛在買家是房地產業成功的另一個關鍵。這可以通過相關的數據分析來實現，這恰恰是大數據管理的主要賣點。通過收集和分析過去的統計數字，數據和趨勢，如今的電腦能夠准確預測未來的利益，行動和活動。雖然並不完美，但很多公司已經開始使用預測分析技術取得巨大成功。由此所得到的數據可以無數方式使用。例如，通過收集潛在買家的電子郵件地址，企業通常可以在目前的社交媒體網站上找到他們的公開個人資料。這為企業提供了進一步探索營銷和廣告活動的另一途徑。擁有大數據所提供的一切
大數據最好被視為一攬子交易。雖然可以獨立使用其功能，但如果沒有實時數據處理能力，企業的預測分析就不會准確。如果沒有某種形式的基準報告，也很難衡量其成功。把這些服務作為一個單元不僅簡化了大數據的概念，但使得技術新手都能理解。

⑵ 我家有一套房子法院進行了司法拍賣，法院評估價格是90萬，為啥第一次網上掛拍才81萬

人民法院確定的保留價，第一次拍賣時，不得低於評估價或者市價的百分之八十，如果出現流拍，再行拍賣時可以酌情降低保留價，但每次降低的數額不得超過前次保留價的百分之二十。

最高人民法院關於人民法院民事執行中拍賣、變賣財產的規定第四條對擬拍賣的財產，人民法院應當委託具有相應資質的評估機構進行價格評估。對於財產價值較低或者價格依照通常方法容易確定的，可以不進行評估。

最高人民法院第八條拍賣應當確定保留價。拍賣保留價由人民法院參照評估價確定;未作評估的，參照市價確定，並應當征詢有關當事人的意見。

(2)大數據評估房子擴展閱讀：

注意事項：

1、購買者在購買司法拍賣的房子前，了解房產是否存在抵押，若有抵押的話，要弄清楚在什麼情況下房產可解除抵押。

2、查清房產是否有欠費：購買者需要查清該房產的前房主是否有拖欠費用，如物業費、水電費、煤氣費、垃圾費等相關費用，若沒查清楚就買了欠費的拍賣的房產，購房者就需要把拖欠的費用都補上，才能使用房屋。

3、現場考察房產的情況：該拍賣房產的具體位置、外部情況、內部情況等都需要購買者親自到現在進行考察。以免買到與拍賣圖片不符的房產。

⑶ 求回答，哪裡可以做房產評估哪裡可以做房產評估哪裡可以做房產評估

可以做房產評估的平台還真不多，很多人都是直接問中介，然後自己計算，超級麻煩，我也是最近才知道原來有個平台是可以智能評估的，就是「家可期平台」，它是廣州住房公積金管理中心指導下搭建的一個平台，比較真實可靠。用這個平台做房產評估超級簡單，只要把你的樓盤名字輸入進去，就可以查到這里的掛牌價和預估價，想做更詳細一點的也可以，輸入樓層，房號，房屋年份等一些信息，就能立刻評估你手裡這套房的預估價。

這是我查到的一些關於這個平台的資料，你可以看看喲！

家可期涵蓋了房屋、住房金融和其他一系列便民工具等綜合服務，主打「五真」特色，即真人、真房、真價、真實惠、真便捷，運用了「互聯網+大數據」技術，為廣大市民的「美好生活夢」助力。

平台擁有五大功能：
免費在線獲取房屋市場價格，讓你隨時了解市場動態，不買貴，只買實惠。
提供公積金貸款預受理服務，讓你提前知悉可貸款情況。
提供一手房交易服務，你可以在線免費了解在售樓盤信息。
提供二手房產的出售和購買服務，直連雙方，安全透明。
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除了買房服務之外，平台的功能還有——租房、發布房源、資產管理、交易服務、住房金融、房貸計算器等。

簡單來說，關於買房、租房、公積金貸款的事情，關注家可期就對了！
（資料來源：家可期公眾號）

⑷ 大數據在房地產評估中的應用

可以參考下面：1．房地產估價和經紀數據信息的開發利用（1）房地產估回價和經紀機構數據信息及其管答理和利用現狀；（2）國內外房地產數據信息開發利用經驗介紹；（3）房地產估價和經紀機構數據信息的挖掘、整合及利用構想；

⑸ 大數據與不動產評估實務是什麼

大數據，簡單理解即為海量的數據，身處大數據時代，全球隨時都在產生數據，任何微小的數據都可以快速地產生不可思議的價值。大數據有4個特點：數據體量大（Volume），大數據內中的數據不是隨機採集的樣本，而是包含了所有數據；數據類型多樣（Variety），數據的類型不僅僅只有文本形式，還有圖片、視頻、音頻、地理位置等形式多樣的數據，隨著人們對信息的要求越來越高，個性化的數據佔比也越多越重；處理速度快（Velocity），遵循「1秒定律」，即從各種類型的數據海洋中，快速獲取價值信息；價值密度低（Value），盡管數據量龐大，但從中獲取的價值卻與數據體量不成正比。這就是大數據的4個基本特徵，簡稱大數據4V。在信息爆炸的時代下，憑借大數據自身優勢可以從形式繁多的海量數據中快速尋獲高價值信息。

近幾年，我國政策持續推動大數據產業發展，其應用已深入到國民生活的方方面面，涵蓋了金融、電子商務、醫療健康、汽車交通、文化娛樂、游戲、體育健身、教育培訓、農業及房產家居等行業。通過對收集到的海量數據進行快速分析處理後，獲得更多高價值信息。

2 大數據在不動產登記與房產交易中的應用

在不動產登記和房產交易中，藉助大數據整理、匯總得出的結果，同樣也提供了各類高價值信息。通過不動產登記與網簽備案業務中出現的交易合同、戶口簿、結婚證、房屋產權證、宗地圖、分戶圖等資料，對區域內的商品房銷售面積、商品房銷售均價、購房面積分布、存量房成交面積、存量房銷售均價、購房者性質等數據進行記錄統計，根據各項指標分析得出區域內商品房供給率、房地產交易狀況、人口規模變化等，從而利用客觀數據可以進一步分析得出當前城鎮化發展水平，對科學分析當前形勢和未來走勢提供有價值的參考依據。

在實際運用中，根據房產交易網簽數據，可以採集到購房人群來源的數據，從異地購房人群數據可以了解到省內外的購房人群比例，進而分析城市對人口的吸引力，可以關聯到城市的規劃、經濟發展、落戶條件以及政策法規等情況。以圖1西部某省份購房人群為例，在該省購房最多的省外人來自於其周圍臨近省份，通過分析得出：該省的城市規劃、經濟發展相對南部城市發展較弱，對全國的人口吸引力不大，但由於近年來該省與周圍臨近省攜手合作發展，對周圍省份有著較強的吸引力，讓周圍省份的人群前來發展與投資。

圖1：西部某省省外購房比例圖



3 更全面、深入地完成數據價值化

大數據帶來的價值遠非如此。面對不同的主體、不同的需求，與其他技術搭配運用，它能帶來的價值遠遠超乎我們的想像。例如將人工智慧、區塊鏈技術，與大數據融合，利用機器讓數據採集、分析過程更迅速、全面，從而能更快速地發掘出更多高價值信息。

3.1 深度發掘不動產登記與房產交易大數據在政務中的價值

人工智慧的發展和數據有著密切聯系，經過大數據訓練的機器，其辨識能力不僅限於顯而易見的數據。在大數據中加入人工智慧，則可以提高數據可利用的廣度。大數據分為結構化數據、非結構化數據與半結構化數據，隨著計算機網路、數字媒體與資料庫技術的快速發展，非結構化數據與半結構化數據急劇增加。面對如此巨大的非結構化海量數據，通過大數據與人工智慧技術將零散、異化、原始且無序的數據經過高效地整合處理，並組成有序數據體系。再利用人工智慧分析得出客觀結果，獲得更多有價值的洞察，為決策提供依據素材。

同時，通過區塊鏈技術將大數據與人工智慧分析處理後的數據上鏈共享，可以遏制信息孤島和重復建設，提高效率。在不動產登記中，利用人工智慧技術智能識別網簽環節中的交易合同圖像、證件圖像或交易合同簽字簽章等目標，有效驅動政務服務整體運作，採集相關數據，再通過區塊鏈技術將登記繕證後的權屬證照上鏈共享，實現部門內部的信息共享串聯。大數據對各項數據進行整合、監測、分析，獲得更全面的分析結果如圖2所示。

圖2：大數據+人工智慧+區塊鏈



將相關數據上鏈，不僅可以針對單個部門信息串聯，同樣也可以推進跨部門協同發展，各個部門作為區塊鏈內的各聯盟節點，進而實現跨部門的信息共享。例如，不動產登記證照上鏈，公安部門在辦理戶口事務時，通過區塊鏈查詢房產信息等。在了解城市發展狀況時，可以通過大數據+人工智慧+區塊鏈技術所得到的關聯數據來獲得城市人口、房地產供需等相關價值信息。

3.2 激發不動產登記與房產交易大數據在商業中的價值

筆者認為，大數據的價值並不僅限於政務方面，對商業同樣也起到很多重要的作用。

3.2.1 房地產項目調研

對房地產開發商而言，為更好地滿足客戶群體的需求，需要在項目開發建造前進行深入全面的市場調研，從而准確把握客戶需求，建立項目定位。通常房地產調研按三個大板塊進行：一是區域環境分析，包含區域經濟發展狀況、政策法規、地區發展、區域內供需狀況、商業配套、公交線路、自然環境等；二是競爭項目分析，包含競爭產品的戶型及配比、銷售價格、付款方式、社區周圍環境、地理位置等；三是購房者需求調查，包含購房者購房目的、購房者購房心理、購房者選擇樓盤時的關注因素、購房者選擇戶型的關注因素等。在實際調研過程中，購房者需求調查，即客戶的真實意向數據是開發商不可忽視的參考部分。

如近幾年TOD項目建設（以「公共交通」為導向的發展模式），自城市化發展開始，人們對效率與質量極為看重，體現在生活中為：在生活中心點約800米半徑內，形成集工作、居住、商業、教育等一體化的「微城市」，且交通便利，滿足工作、生活中的基本需求。然而，這些數據僅靠房產交易政務數據還不夠全面，需要參考互聯網內的相關意向數據，將互聯網意向數據與政務客觀數據相結合，分析得出不失真的數據。從而對房地產未來TOD項目規劃、項目所在具體地理位置、購房人群、周圍商業、教育資源、文化建設、銷售價格等方面提供參考數據。

3.2.2 精準營銷-用戶畫像

企業的資源、人力、物力、資金等都是有限的，分析描繪出用戶畫像，選擇適合自己的目標市場，將資源、人力、物力、資金集中主攻目標客戶，精準觸達目標市場的房地產需求，提高企業經濟效益。

在房地產市場中，從房產中介角度看，目標客戶的需求主要是由其社會和經濟背景決定的。在精準營銷過程中，有針對性的立體化數據，可以大大縮小目標客戶的范圍，把用戶具體化，更高效地捕捉目標客戶群，同時也可以向買賣雙方提出合理建議，提高三方的信任感以及成交率。

以CBD商圈周圍房產交易為例，在政務數據中，可以幫助房產中介了解到周邊房屋交易情況，即交易價格、房屋面積、房屋戶型等。但這些對精準營銷只提供了基礎數據，對於目標客戶的高價值數據較少，而這部分數據又具有強烈的主觀意識，例如購買的房子周圍要有大型超市、周圍有寵物醫院是必選項、電影院和電玩城等必不可少，需要在互聯網中了解、採集與商務人士相關聯的動態意向，從衣食住行等方面了解目標客戶的消費習慣、生活狀態，甚至是職業、年齡等信息。有了這些數據後，房產中介就可以將目標瞄準到適合自己的目標客戶，從而精準推送廣告，提供相應的服務。同時，可以根據網簽成交價格，向賣方建議合理的房屋標價范圍。

3.2.3 房地產金融

以抵押貸款為例，銀行在向申請商用房開發貸款時，需要考量借款人和貸款項目是否具備相應條件以及是否符合相應規定。其中，銀行在考量貸款項目時需要一份詳細的項目情況，包含項目開發情況、可行性報告、開發項目五證、項目總體規劃圖、項目效果圖、項目施工近況照片、宣傳資料、推盤計劃等，向銀行展示項目的良好前景。經過銀行評估確定項目穩定可靠後，才可以進行後續流程。

但項目未來發展如何，沒人可以完全確定，只有清晰明朗的數據，才可以幫助預測未來的發展。筆者認為，在房地產金融中，也可以利用互聯網+政務數據，通過政務數據了解當前項目周邊發展情況，再加上互聯網內關於項目周邊的意向數據，兩者結合後，用一份較為立體的數據，例如在開發項目介紹資料中，包含有項目區域內其他在售商品房的登記數據，互聯網中本區域內的房屋、交通、生活等相關搜索信息的數據等，幫助銀行考量、預測放貸項目未來的發展前景。

4 結語

大數據所帶來的價值還遠不止我們眼前所看到的，將大數據所得信息與其他行業關聯運用，還可以帶來更多意想不到的價值。例如將房地產立體化數據與教育培訓串聯，從而實現教育資源均衡發展、房地產與汽車交通數據相關聯，可以採取有效措施緩解交通壓力等。由此可見，大數據在不動產登記與房產交易中所能帶來的價值，還可以深度挖掘，打破原有的價值邊界，獲得高價值和前瞻性的信息，讓未來規劃更加理性。

⑹ 哪個網站可以房產估價

查詢一個房子的評估價可以直接去咨詢當地具有房地產價格評估的估價機構。用評估價做參考，來確定二手房的開價是不合理的。原因如下：房地產價格評估的概念其實是，估價師用書面文字的形式向人們揭示客觀存在的房地產價格。由此可見，有了客觀存在的房價才會有評估價的出現。估價師出具的每一份評估報告中的價格其實就是來源於市場，市場上房地產價格幾何，評估報告中所標明的價格也在幾何。

⑺ 大數據定位能知道在不在房子里

不能，只能知道你的大體位置，比如在哪棟樓。
大數據(bigdata)，或稱巨量資料，指的是所涉及的資料量規模巨大到無法透過主流軟體工具，在合理時間內達到擷取、管理、處理、並整理成為幫助企業經營決策更積極目的的資訊。在維克托·邁爾-舍恩伯格及肯尼斯·庫克耶編寫的《大數據時代》中大數據指不用隨機分析法（抽樣調查）這樣捷徑，而採用所有數據進行分析處理。大數據的5V特點（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多樣）、Value（低價值密度）、Veracity（真實性）。