大數據對房地產的意義

『壹』 房產大數據獲客系統真的嗎

真的。房地產絕兄大數據可以幫助你更好的了解客戶住房需求。房產大數據獲客系統雹空真的，房地產源宏瞎大數據有助於精確行業市場定位，房地產大數據可以為行業需求開發開拓思路。

『貳』 大數據分析的作用和影響

1、大數據分析對互聯網的作用。
隨著移動互聯網技術的發展,利用手機終端接收新聞、聽音樂、看電視是眾多消費者的第一選擇.營銷者想要在激烈的市場競爭中占據一席之地,就需要對海量用戶數據進行挖掘分析,發現用戶的個性喜好,從而對用戶的消費行為進行准確把握。
2、大數據分析對電商的作用。
對於電子商務行業來說，數據分析職位在企業內部是非常重要，營銷管理、客戶管理等環節都需要應用到數據分析的結果，利用數據分來來發現企業內部的不足，營銷手段的不足、客戶體驗的不足等等，利用數據挖掘來了解客戶的內在需求。
3、大數據分析對金融的作用。
數據技術對金融行業的影響巨大，金融業對信息系統的實際應用前景還是非常大的，金融業對信息系統的實用性要求很高，且積累了大量的客戶交易數據。目前金融業主要信息需求是客戶行為分析、防堵詐騙、金融分析等。
4、大數據分析對其他行業的作用。
大數據分析可以進行人流、車流量等統計，使旅遊行業得企業公司可以更好地了解用戶的的想法和需求;數據分析可以幫助電信行業進行增值業務推薦和新套餐科學定價分析;數據分析可以幫助房地產行業做出投資決策建議等等。

『叄』 互聯網大數據與不動產估價的關系

大數據對房地產估價機構的影響 大數據有助於機構獲得更強的決策力、洞察力以及流程優化能力,其主要特徵包括數據量大、數據種類繁多、最大化非標准化數據價值等[1]。大數據對房地產估價機構的發展具有重大影響,本文主要從以下三方面進行相關論述: 大數據對房地產估價機構的估價業務的影響主要表現在兩個方面,即鍵跡業務空間范疇拓展與傳統估價業務的改進。 (1)業務空棗擾間范疇拓展。現階段,在大數據時代的背景下,房地產估價機構已經開始從傳統的抵押貸款評估業務逐漸轉向房地產咨詢業務,然而其咨詢業務的發展必然要實現數據處理的信息化。大數據的出現與發展,為房地產估價行業的數據挖掘技術的改進提供了條件,使其日益成熟,再加上,信息化的房地產估價機構對獲取的信息數據開展了深層次的挖掘與利用,促使了各種高質量、多樣化的估價數據衍生產品的產生,為估價產品增添附加凳亮旦值的同時,有利於業務空間范疇的拓展。 (2)傳統業務改進。
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『肆』 如何理解大數據

大數據是現在各行各業都會提到的詞彙，那麼這個大數據到底是什麼意思，該如何理解呢？其實大數據字面意思就是有很多的數據集合，在不同的行業，這個數據是不同的。每一個行業通過對應的大數據可以快速的處理需求，給用戶反饋所需要的信息。同時大數據的積累也是一個漫長的過程，需要行業公司不斷的做積淀。

很多人一看到大數據就理解為很多數據的集合，其實這本身是沒有錯誤的。只不過這個數據集合是分行業的。比如電商行業的大數據可能是很多的訂單信息，用戶信息。快消品行業的大數據可能是眾多的產品以及經銷商數據。而房地產行業的大數據可能就是眾多買房者以及房價信息的數據。不同的行業對於數據的需求是不一樣的，所以對應的大數據也是不一樣的。

針對大數據你還有什麼知道的呢？歡迎大家留言評論！

『伍』 是什麼行業讓現在的房地產大佬們都趨之若鶩

大健康行業、教育行業、大數據方面。
大健康行業中國有14多億人口的龐大市場，經濟發展的另一面，是老齡化的不斷增長。獨生子女政策讓一個孩子需要負擔四位老人的贍養，所以關注他們的健康，就是減少一個家庭的負擔。
教育行業現在的人們是越加重視教育了，就連各個國家也都在大力發展教育行業，教育在社會中的地位也在逐漸的提游清高。現在不僅是家長注意孩子凳磨悶的教育，給孩子報名各種各樣的補習班，如今當下的年輕人也更加重視自己的「再教育」。
大數據方面大數據，是IT行業的一個術語，就大數據本身意義而言，掌握數據只是基礎，更重要的是要經過加工處理，最終形成發現、決策和流程優化，大數據在各個領域都存在廣泛運用，比如預防犯罪、定位、城市規劃、醫療和社交等等，甚至包括根據需求和庫存信息，對商品進行價格調整的日常商業方面，大數據已經涉及到各行各業，潛力無限棗彎。

『陸』 大數據時代房地產營銷有什麼優勢

你好，專業的問題讓專業的我回答吧！

首先回答該問題：大數據時代房地產營銷有什麼優勢？我的回答是：精準推廣

為什麼我會這么說呢？請看我給出的分析吧！

一：傳統營銷

傳統營銷手段：電銷瞎嫌，傳單，簡訊，電視廣告，街道廣告。劣勢花費巨大，營銷效果不明顯，容易造成潛在客戶反感或視覺疲勞。

二:大數據營銷

大數據營銷，會通過你的搜索，以及日常行為習性，系統了解你所需，會將精準的需要推廣在你的各大APP軟體上，在你一上去抖音或者其他網站會類似的相關信息，可以說大數據營銷知你所需，推廣你所需。這樣的推廣能更伍陸加省時效，快速達到營銷目的，轉化成家率。

大數據營銷對於房地產來說，猶如度身定造。相信最近一款很火的抖音軟體磨橘手大街小巷都在玩，裡面的推廣裂變就是一個現實版精準推廣營銷。在廣東省一佛山X項目樓盤，以首付XX刷遍抖音各個角落。達成轉化率達到110%。比你花巨資在電視網路上打廣告的效果，好一萬倍。這就是新時代的大數據多媒體營銷！現在在網路上，得流量得天下不是誇張的！在流量大時代，只要把大數據定位的好，什麼都能賣，都能賣得紅紅火火。對於房地產開發商來說，這不是很好的推廣平台嗎？我花一百萬請一個明星站台。有時候還不如花10萬在抖音推廣或者找某些網紅營銷推廣更加有效果。抖音只是眾多互聯網一款軟體，在互聯網時代，只要能擁有大數據大流量，房地產將是快銷產品。一個小廣告，一部兩分鍾小短視頻，一位網紅引領的站點，都能分分鍾樓盤熱銷完畢！

最後說下，在大數據的房地產優勢不單單是一點點，各大房企老闆營銷總監等，捉住風口營銷，才能快速推廣自己本身的房產業務。包括現在房地產經紀的我，都是在抖音微博微信上賣房子的了，傳單已經是過去式的了。由2019年年初到現在10月5日，在上面所說的APP轉化率帶來的客戶收銀早已經是百萬級別了。所以說要捉緊站在風口大數據營銷！

『柒』 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；

『捌』 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。

『玖』 業界人士談「地產+數字化」 5G、大數據成地產轉型助推器

中新網三亞7月28日電 (夏賓)科技賦能傳統行業進行轉型升級的例子現如今比比皆是，但「地產+科技」的腳步似乎有些緩慢。2019年博鰲·21世紀房地產論壇28日在三亞舉行，與會嘉賓呼籲地產行業應加快擁抱5G、大數據等高新科技，以實現行業數字化從而提高行業效率，為客戶帶來便利。

天鴻地產董事長柴志坤表示，在當前的政策市場環境下，很多人對房地產行業喪失了一些信心，但數字時代又為房地產行業注入了一些信心，「因為很多事情大數據、人工智慧都能解決。」
柴志坤舉例稱，做生意離不開資本，而資本又離不開數據。比如，過去房企選地是憑借行業數據，大數據為房企選地、選項目提供了更多的手段。同時，智能化的數字社區也能給客戶帶來更好的體驗，對行業提升亦有幫助。「所以說，大數據對我們行業來說是一個很大的機會，對規模、速度和利潤都是有利的。」
全聯房地產商會創會會長聶梅生做出判斷稱，樓市後規模時代應該是「地產+數字化」，建設有生命力的房子是大勢所趨。
具體到微觀層次的社區，聶梅生認為，數字時代下，社區建設應當從c端出發，以客戶為中心，在社區和小區中把握終端客戶和終端消費，實現更高層次的互聯。
對於正奔涌而來的5G時代，58同城高級副總裁、安居客COO葉兵表示，5G帶來的是全新化的體驗，隨著5G帶寬速度的加速及5G微站和多場景的布置，將顯著提高了虛擬和真實世界的交互效率，讓大數據、人工智慧、VR/AR技術實現越來越多的應用場景。5G對於用戶找房過程中，將會帶來全場景和全鏈化的革命。
他以58同城、安居客的統計數據為例稱，通過應用臨感VR技術，VR看房用戶數量實現大幅攀升，用戶佔比從2018年初的5%提升至2019年的70%；在VR看房技術的應用下，用戶的線上看房時長從20秒提升至130秒，深度體驗線上交易服務。如此，顯著提高平台獲客率和成交率，降低房產經紀的運營成本。
清華大學房地產研究所所長劉洪玉直言，智慧技術、互聯網技術正為房地產的產品、服務及管理能力出現了賦能，「用大數據、雲計算包括很多智能設備，對建成的這種商業空間進行非常高效的管理，能夠有效節約成本，提高效率等，這些應用將逐漸改變傳統經驗和格局」。(完)

『拾』 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。