大数据对房地产的意义

『壹』 房产大数据获客系统真的吗

真的。房地产绝兄大数据可以帮助你更好的了解客户住房需求。房产大数据获客系统雹空真的，房地产源宏瞎大数据有助于精确行业市场定位，房地产大数据可以为行业需求开发开拓思路。

『贰』 大数据分析的作用和影响

1、大数据分析对互联网的作用。
随着移动互联网技术的发展,利用手机终端接收新闻、听音乐、看电视是众多消费者的第一选择.营销者想要在激烈的市场竞争中占据一席之地,就需要对海量用户数据进行挖掘分析,发现用户的个性喜好,从而对用户的消费行为进行准确把握。
2、大数据分析对电商的作用。
对于电子商务行业来说，数据分析职位在企业内部是非常重要，营销管理、客户管理等环节都需要应用到数据分析的结果，利用数据分来来发现企业内部的不足，营销手段的不足、客户体验的不足等等，利用数据挖掘来了解客户的内在需求。
3、大数据分析对金融的作用。
数据技术对金融行业的影响巨大，金融业对信息系统的实际应用前景还是非常大的，金融业对信息系统的实用性要求很高，且积累了大量的客户交易数据。目前金融业主要信息需求是客户行为分析、防堵诈骗、金融分析等。
4、大数据分析对其他行业的作用。
大数据分析可以进行人流、车流量等统计，使旅游行业得企业公司可以更好地了解用户的的想法和需求;数据分析可以帮助电信行业进行增值业务推荐和新套餐科学定价分析;数据分析可以帮助房地产行业做出投资决策建议等等。

『叁』 互联网大数据与不动产估价的关系

大数据对房地产估价机构的影响 大数据有助于机构获得更强的决策力、洞察力以及流程优化能力,其主要特征包括数据量大、数据种类繁多、最大化非标准化数据价值等[1]。大数据对房地产估价机构的发展具有重大影响,本文主要从以下三方面进行相关论述: 大数据对房地产估价机构的估价业务的影响主要表现在两个方面,即键迹业务空间范畴拓展与传统估价业务的改进。 (1)业务空枣扰间范畴拓展。现阶段,在大数据时代的背景下,房地产估价机构已经开始从传统的抵押贷款评估业务逐渐转向房地产咨询业务,然而其咨询业务的发展必然要实现数据处理的信息化。大数据的出现与发展,为房地产估价行业的数据挖掘技术的改进提供了条件,使其日益成熟,再加上,信息化的房地产估价机构对获取的信息数据开展了深层次的挖掘与利用,促使了各种高质量、多样化的估价数据衍生产品的产生,为估价产品增添附加凳亮旦值的同时,有利于业务空间范畴的拓展。 (2)传统业务改进。
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『肆』 如何理解大数据

大数据是现在各行各业都会提到的词汇，那么这个大数据到底是什么意思，该如何理解呢？其实大数据字面意思就是有很多的数据集合，在不同的行业，这个数据是不同的。每一个行业通过对应的大数据可以快速的处理需求，给用户反馈所需要的信息。同时大数据的积累也是一个漫长的过程，需要行业公司不断的做积淀。

很多人一看到大数据就理解为很多数据的集合，其实这本身是没有错误的。只不过这个数据集合是分行业的。比如电商行业的大数据可能是很多的订单信息，用户信息。快消品行业的大数据可能是众多的产品以及经销商数据。而房地产行业的大数据可能就是众多买房者以及房价信息的数据。不同的行业对于数据的需求是不一样的，所以对应的大数据也是不一样的。

针对大数据你还有什么知道的呢？欢迎大家留言评论！

『伍』 是什么行业让现在的房地产大佬们都趋之若鹜

大健康行业、教育行业、大数据方面。
大健康行业中国有14多亿人口的庞大市场，经济发展的另一面，是老龄化的不断增长。独生子女政策让一个孩子需要负担四位老人的赡养，所以关注他们的健康，就是减少一个家庭的负担。
教育行业现在的人们是越加重视教育了，就连各个国家也都在大力发展教育行业，教育在社会中的地位也在逐渐的提游清高。现在不仅是家长注意孩子凳磨闷的教育，给孩子报名各种各样的补习班，如今当下的年轻人也更加重视自己的“再教育”。
大数据方面大数据，是IT行业的一个术语，就大数据本身意义而言，掌握数据只是基础，更重要的是要经过加工处理，最终形成发现、决策和流程优化，大数据在各个领域都存在广泛运用，比如预防犯罪、定位、城市规划、医疗和社交等等，甚至包括根据需求和库存信息，对商品进行价格调整的日常商业方面，大数据已经涉及到各行各业，潜力无限枣弯。

『陆』 大数据时代房地产营销有什么优势

你好，专业的问题让专业的我回答吧！

首先回答该问题：大数据时代房地产营销有什么优势？我的回答是：精准推广

为什么我会这么说呢？请看我给出的分析吧！

一：传统营销

传统营销手段：电销瞎嫌，传单，短信，电视广告，街道广告。劣势花费巨大，营销效果不明显，容易造成潜在客户反感或视觉疲劳。

二:大数据营销

大数据营销，会通过你的搜索，以及日常行为习性，系统了解你所需，会将精准的需要推广在你的各大APP软件上，在你一上去抖音或者其他网站会类似的相关信息，可以说大数据营销知你所需，推广你所需。这样的推广能更伍陆加省时效，快速达到营销目的，转化成家率。

大数据营销对于房地产来说，犹如度身定造。相信最近一款很火的抖音软件磨橘手大街小巷都在玩，里面的推广裂变就是一个现实版精准推广营销。在广东省一佛山X项目楼盘，以首付XX刷遍抖音各个角落。达成转化率达到110%。比你花巨资在电视网络上打广告的效果，好一万倍。这就是新时代的大数据多媒体营销！现在在网络上，得流量得天下不是夸张的！在流量大时代，只要把大数据定位的好，什么都能卖，都能卖得红红火火。对于房地产开发商来说，这不是很好的推广平台吗？我花一百万请一个明星站台。有时候还不如花10万在抖音推广或者找某些网红营销推广更加有效果。抖音只是众多互联网一款软件，在互联网时代，只要能拥有大数据大流量，房地产将是快销产品。一个小广告，一部两分钟小短视频，一位网红引领的站点，都能分分钟楼盘热销完毕！

最后说下，在大数据的房地产优势不单单是一点点，各大房企老板营销总监等，捉住风口营销，才能快速推广自己本身的房产业务。包括现在房地产经纪的我，都是在抖音微博微信上卖房子的了，传单已经是过去式的了。由2019年年初到现在10月5日，在上面所说的APP转化率带来的客户收银早已经是百万级别了。所以说要捉紧站在风口大数据营销！

『柒』 大数据在房地产评估中的应用

可以参考下面：1．房地产估价和经纪数据信息的开发利用（1）房地产估回价和经纪机构数据信息及其管答理和利用现状；（2）国内外房地产数据信息开发利用经验介绍；（3）房地产估价和经纪机构数据信息的挖掘、整合及利用构想；

『捌』 大数据与不动产评估实务是什么

大数据，简单理解即为海量的数据，身处大数据时代，全球随时都在产生数据，任何微小的数据都可以快速地产生不可思议的价值。大数据有4个特点：数据体量大（Volume），大数据内中的数据不是随机采集的样本，而是包含了所有数据；数据类型多样（Variety），数据的类型不仅仅只有文本形式，还有图片、视频、音频、地理位置等形式多样的数据，随着人们对信息的要求越来越高，个性化的数据占比也越多越重；处理速度快（Velocity），遵循“1秒定律”，即从各种类型的数据海洋中，快速获取价值信息；价值密度低（Value），尽管数据量庞大，但从中获取的价值却与数据体量不成正比。这就是大数据的4个基本特征，简称大数据4V。在信息爆炸的时代下，凭借大数据自身优势可以从形式繁多的海量数据中快速寻获高价值信息。

近几年，我国政策持续推动大数据产业发展，其应用已深入到国民生活的方方面面，涵盖了金融、电子商务、医疗健康、汽车交通、文化娱乐、游戏、体育健身、教育培训、农业及房产家居等行业。通过对收集到的海量数据进行快速分析处理后，获得更多高价值信息。

2 大数据在不动产登记与房产交易中的应用

在不动产登记和房产交易中，借助大数据整理、汇总得出的结果，同样也提供了各类高价值信息。通过不动产登记与网签备案业务中出现的交易合同、户口簿、结婚证、房屋产权证、宗地图、分户图等资料，对区域内的商品房销售面积、商品房销售均价、购房面积分布、存量房成交面积、存量房销售均价、购房者性质等数据进行记录统计，根据各项指标分析得出区域内商品房供给率、房地产交易状况、人口规模变化等，从而利用客观数据可以进一步分析得出当前城镇化发展水平，对科学分析当前形势和未来走势提供有价值的参考依据。

在实际运用中，根据房产交易网签数据，可以采集到购房人群来源的数据，从异地购房人群数据可以了解到省内外的购房人群比例，进而分析城市对人口的吸引力，可以关联到城市的规划、经济发展、落户条件以及政策法规等情况。以图1西部某省份购房人群为例，在该省购房最多的省外人来自于其周围临近省份，通过分析得出：该省的城市规划、经济发展相对南部城市发展较弱，对全国的人口吸引力不大，但由于近年来该省与周围临近省携手合作发展，对周围省份有着较强的吸引力，让周围省份的人群前来发展与投资。

图1：西部某省省外购房比例图



3 更全面、深入地完成数据价值化

大数据带来的价值远非如此。面对不同的主体、不同的需求，与其他技术搭配运用，它能带来的价值远远超乎我们的想象。例如将人工智能、区块链技术，与大数据融合，利用机器让数据采集、分析过程更迅速、全面，从而能更快速地发掘出更多高价值信息。

3.1 深度发掘不动产登记与房产交易大数据在政务中的价值

人工智能的发展和数据有着密切联系，经过大数据训练的机器，其辨识能力不仅限于显而易见的数据。在大数据中加入人工智能，则可以提高数据可利用的广度。大数据分为结构化数据、非结构化数据与半结构化数据，随着计算机网络、数字媒体与数据库技术的快速发展，非结构化数据与半结构化数据急剧增加。面对如此巨大的非结构化海量数据，通过大数据与人工智能技术将零散、异化、原始且无序的数据经过高效地整合处理，并组成有序数据体系。再利用人工智能分析得出客观结果，获得更多有价值的洞察，为决策提供依据素材。

同时，通过区块链技术将大数据与人工智能分析处理后的数据上链共享，可以遏制信息孤岛和重复建设，提高效率。在不动产登记中，利用人工智能技术智能识别网签环节中的交易合同图像、证件图像或交易合同签字签章等目标，有效驱动政务服务整体运作，采集相关数据，再通过区块链技术将登记缮证后的权属证照上链共享，实现部门内部的信息共享串联。大数据对各项数据进行整合、监测、分析，获得更全面的分析结果如图2所示。

图2：大数据+人工智能+区块链



将相关数据上链，不仅可以针对单个部门信息串联，同样也可以推进跨部门协同发展，各个部门作为区块链内的各联盟节点，进而实现跨部门的信息共享。例如，不动产登记证照上链，公安部门在办理户口事务时，通过区块链查询房产信息等。在了解城市发展状况时，可以通过大数据+人工智能+区块链技术所得到的关联数据来获得城市人口、房地产供需等相关价值信息。

3.2 激发不动产登记与房产交易大数据在商业中的价值

笔者认为，大数据的价值并不仅限于政务方面，对商业同样也起到很多重要的作用。

3.2.1 房地产项目调研

对房地产开发商而言，为更好地满足客户群体的需求，需要在项目开发建造前进行深入全面的市场调研，从而准确把握客户需求，建立项目定位。通常房地产调研按三个大板块进行：一是区域环境分析，包含区域经济发展状况、政策法规、地区发展、区域内供需状况、商业配套、公交线路、自然环境等；二是竞争项目分析，包含竞争产品的户型及配比、销售价格、付款方式、社区周围环境、地理位置等；三是购房者需求调查，包含购房者购房目的、购房者购房心理、购房者选择楼盘时的关注因素、购房者选择户型的关注因素等。在实际调研过程中，购房者需求调查，即客户的真实意向数据是开发商不可忽视的参考部分。

如近几年TOD项目建设（以“公共交通”为导向的发展模式），自城市化发展开始，人们对效率与质量极为看重，体现在生活中为：在生活中心点约800米半径内，形成集工作、居住、商业、教育等一体化的“微城市”，且交通便利，满足工作、生活中的基本需求。然而，这些数据仅靠房产交易政务数据还不够全面，需要参考互联网内的相关意向数据，将互联网意向数据与政务客观数据相结合，分析得出不失真的数据。从而对房地产未来TOD项目规划、项目所在具体地理位置、购房人群、周围商业、教育资源、文化建设、销售价格等方面提供参考数据。

3.2.2 精准营销-用户画像

企业的资源、人力、物力、资金等都是有限的，分析描绘出用户画像，选择适合自己的目标市场，将资源、人力、物力、资金集中主攻目标客户，精准触达目标市场的房地产需求，提高企业经济效益。

在房地产市场中，从房产中介角度看，目标客户的需求主要是由其社会和经济背景决定的。在精准营销过程中，有针对性的立体化数据，可以大大缩小目标客户的范围，把用户具体化，更高效地捕捉目标客户群，同时也可以向买卖双方提出合理建议，提高三方的信任感以及成交率。

以CBD商圈周围房产交易为例，在政务数据中，可以帮助房产中介了解到周边房屋交易情况，即交易价格、房屋面积、房屋户型等。但这些对精准营销只提供了基础数据，对于目标客户的高价值数据较少，而这部分数据又具有强烈的主观意识，例如购买的房子周围要有大型超市、周围有宠物医院是必选项、电影院和电玩城等必不可少，需要在互联网中了解、采集与商务人士相关联的动态意向，从衣食住行等方面了解目标客户的消费习惯、生活状态，甚至是职业、年龄等信息。有了这些数据后，房产中介就可以将目标瞄准到适合自己的目标客户，从而精准推送广告，提供相应的服务。同时，可以根据网签成交价格，向卖方建议合理的房屋标价范围。

3.2.3 房地产金融

以抵押贷款为例，银行在向申请商用房开发贷款时，需要考量借款人和贷款项目是否具备相应条件以及是否符合相应规定。其中，银行在考量贷款项目时需要一份详细的项目情况，包含项目开发情况、可行性报告、开发项目五证、项目总体规划图、项目效果图、项目施工近况照片、宣传资料、推盘计划等，向银行展示项目的良好前景。经过银行评估确定项目稳定可靠后，才可以进行后续流程。

但项目未来发展如何，没人可以完全确定，只有清晰明朗的数据，才可以帮助预测未来的发展。笔者认为，在房地产金融中，也可以利用互联网+政务数据，通过政务数据了解当前项目周边发展情况，再加上互联网内关于项目周边的意向数据，两者结合后，用一份较为立体的数据，例如在开发项目介绍资料中，包含有项目区域内其他在售商品房的登记数据，互联网中本区域内的房屋、交通、生活等相关搜索信息的数据等，帮助银行考量、预测放贷项目未来的发展前景。

4 结语

大数据所带来的价值还远不止我们眼前所看到的，将大数据所得信息与其他行业关联运用，还可以带来更多意想不到的价值。例如将房地产立体化数据与教育培训串联，从而实现教育资源均衡发展、房地产与汽车交通数据相关联，可以采取有效措施缓解交通压力等。由此可见，大数据在不动产登记与房产交易中所能带来的价值，还可以深度挖掘，打破原有的价值边界，获得高价值和前瞻性的信息，让未来规划更加理性。

『玖』 业界人士谈“地产+数字化” 5G、大数据成地产转型助推器

中新网三亚7月28日电 (夏宾)科技赋能传统行业进行转型升级的例子现如今比比皆是，但“地产+科技”的脚步似乎有些缓慢。2019年博鳌·21世纪房地产论坛28日在三亚举行，与会嘉宾呼吁地产行业应加快拥抱5G、大数据等高新科技，以实现行业数字化从而提高行业效率，为客户带来便利。

天鸿地产董事长柴志坤表示，在当前的政策市场环境下，很多人对房地产行业丧失了一些信心，但数字时代又为房地产行业注入了一些信心，“因为很多事情大数据、人工智能都能解决。”
柴志坤举例称，做生意离不开资本，而资本又离不开数据。比如，过去房企选地是凭借行业数据，大数据为房企选地、选项目提供了更多的手段。同时，智能化的数字社区也能给客户带来更好的体验，对行业提升亦有帮助。“所以说，大数据对我们行业来说是一个很大的机会，对规模、速度和利润都是有利的。”
全联房地产商会创会会长聂梅生做出判断称，楼市后规模时代应该是“地产+数字化”，建设有生命力的房子是大势所趋。
具体到微观层次的社区，聂梅生认为，数字时代下，社区建设应当从c端出发，以客户为中心，在社区和小区中把握终端客户和终端消费，实现更高层次的互联。
对于正奔涌而来的5G时代，58同城高级副总裁、安居客COO叶兵表示，5G带来的是全新化的体验，随着5G带宽速度的加速及5G微站和多场景的布置，将显著提高了虚拟和真实世界的交互效率，让大数据、人工智能、VR/AR技术实现越来越多的应用场景。5G对于用户找房过程中，将会带来全场景和全链化的革命。
他以58同城、安居客的统计数据为例称，通过应用临感VR技术，VR看房用户数量实现大幅攀升，用户占比从2018年初的5%提升至2019年的70%；在VR看房技术的应用下，用户的线上看房时长从20秒提升至130秒，深度体验线上交易服务。如此，显著提高平台获客率和成交率，降低房产经纪的运营成本。
清华大学房地产研究所所长刘洪玉直言，智慧技术、互联网技术正为房地产的产品、服务及管理能力出现了赋能，“用大数据、云计算包括很多智能设备，对建成的这种商业空间进行非常高效的管理，能够有效节约成本，提高效率等，这些应用将逐渐改变传统经验和格局”。(完)

『拾』 为什么房地产商应该利用大数据

为什么房地产商应该利用大数据
如今，整个世界都充斥着大数据。随着消费者、企业和科学家的应用，大数据在改变人们未来业务的方式上有着巨大的潜力。
但还有其他行业和领域，例如房地产，将受益于大数据所提供的实时数据分析、预测分析和基准报告的集成。了解大数据的核心大数据在财务风险管理和评估中非常有用。相关信息的接收通常有非结构化或多结构化这两种形式。·非结构化数据在处理、翻译和整理时是高度无序的，效率很低。此类信息通常来自普通文本文档、博客和社交媒体帖子。·多结构化数据在大数据处理和管理中更为有用。这些信息通常是从客户交易或问卷调查、详细的电子表格甚至图像中收集的。虽然优化了多结构化数据，但两种形式都可用于大数据的收集和管理。那些使用大数据的人应该更多地关注传入数据的准确性和有效性，而不是其呈现的形式。降低财务风险许多不同的因素决定了房地产投资或风险投资的财务风险。一旦需要费力和繁琐的计算，现在可以通过大数据处理在几秒钟内完成。大数据可以更容易地跟踪潜在投资物业的细节，包括任何过去的装修或维修，任何未偿还贷款或现有投资等的状况。当与物联网一起使用时，大数据也可以补充物业管理。创建准确的评估和报告提供准确评估的能力对于任何房地产商的持续成功至关重要。过去，大部分评估过程都涉及手工收集，组织和核查数据。鉴于庞大的数据集，一些企业如今管理所有这些信息将是不切实际的。随着大数据处理的普及，这也是没有必要的。实时数据分析和自动化处理可以帮助企业处理所有的工作。这减少了人为错误的可能性，提高了评估速度，并最终导致数据驱动和高度准确的提交。通过应用大数据也加强了基准报告。多个城市最近承诺通过建立能源基准来降低能源消耗，他们依靠大数据及时解决。如贸易协会BOMA国际和LEED受益于大数据的日益普及。提供更好的买家评估了解潜在买家是房地产业成功的另一个关键。这可以通过相关的数据分析来实现，这恰恰是大数据管理的主要卖点。通过收集和分析过去的统计数字，数据和趋势，如今的电脑能够准确预测未来的利益，行动和活动。虽然并不完美，但很多公司已经开始使用预测分析技术取得巨大成功。由此所得到的数据可以无数方式使用。例如，通过收集潜在买家的电子邮件地址，企业通常可以在目前的社交媒体网站上找到他们的公开个人资料。这为企业提供了进一步探索营销和广告活动的另一途径。拥有大数据所提供的一切
大数据最好被视为一揽子交易。虽然可以独立使用其功能，但如果没有实时数据处理能力，企业的预测分析就不会准确。如果没有某种形式的基准报告，也很难衡量其成功。把这些服务作为一个单元不仅简化了大数据的概念，但使得技术新手都能理解。