基于大數據技術的房地產數據服務模型構建與優化

文／李蘊 北京國信達數據技術有限公司 北京100000

引言：

企業的發展離不開創新性的技術支持，更離不開精準的市場發展定位。精準的發展定位促進企業快速地完善企業的各項發展基礎，對于數據的調研也將更具深度和廣度，進而能夠綜合影響房地產發展的各項因素，為企業的壯大提供更具前景的發展方向。而這些的基礎便是大數據，通過大數據技術為房地產的發展方向進行評估，進而引導企業更快更穩地邁向更高水準的發展企業隊列。

1.大數據技術的概述

大數據技術與云計算技術是相輔相成的，大數據不僅是對大規模數據（即非傳統數據庫所能容納的數據集合）進行綜合，更重要的是能夠利用這些海量的數據來進行專業化分析和解讀，進而為一個行業發展提供更精準的信息，引導行業快速發展。對于大數據技術的了解可以從以下三個層面進行[1]。第一個層面是理論，大數據本身包括結構化數據、非結構化數據以及半結構化數據，其中非結構化數據能夠占據全部數據的80%；通過云計算技術可以將海量的數據收集起來，從而能夠為數據價值的發揮提供堅實的基礎。第二個層面是技術，大數據的采集、處理、存儲以及形成結果這四個基礎的過程都用到了不同的技術，分別是云計算技術，分布處理技術、存儲技術以及最后的感知技術。通過這些技術的接力作用的發揮為大數據的價值展現提供了堅實的技術支持。第三個層面是實踐，實踐是三個內容最具預測性特點的內容。具體來說，大數據價值的實現主要依靠的便是實際的實踐活動。實踐活動的開展一般是從四個層面來進行的，包括個人、企業、政府以及整個互聯網。目前成功地利用大數據技術來進行相應的實踐活動的也有很多，包括醫療衛生行業每年都投資相應的資金來進行醫療信息化數據的發展從而實現了現在看病尋醫網上預約以及線上問診以及電子化數據分析等等，顯著提高了醫生的看病效率和醫院處事效率。房地產行業因市場的變化和住戶需求也逐步發展相應的大數據技術來進行精準的定位和營銷。

2.房地產大數據分析特點與具體應用

2.1 大數據為房地產提供精準的評估及定位

房地產企業的發展離不開相應的項目的支持以及市場的開拓。而項目是否適合開發需要預先進行相應的評估，包括項目的開發難度，盈利情況以及相應的政策是否支持等內容都需要進行系統的評估與分析[2]。而市場的開拓更是以項目的開發為基礎，需要進一步了解相關區域的消費情況，周圍區域的基礎設施的建設，目前區域的市場開發程度等。這些基本的項目開發以及市場開拓內容都需要依靠海量的大數據進行綜合的分析和研究。大數據技術能夠發揮自身的技術特點，綜合分析相關的海量信息，進而從中提取具有參考價值的相關信息，將其與房地產的項目開發的其他情況進行統一，為項目的開發提供科學的評估報告，從而引導房地產行業開發和發展具有極高盈利價值的項目，為房地產行業的市場開發提供項目支持。

房地產企業新市場的開拓，需要依賴企業的自身發展規劃，企業的優勢以及具體的政策的支持等相關信息的綜合分析與把控。其中，對于市場的定位是極為關鍵的環節，定位不準確，貿然開發市場將會給房地產企業穩定發展帶來重大影響。而企業發揮自身優勢對市場進行精準的定位，就能夠按照市場的需求來設計相關的需求性房地產產品，從而能夠拓寬企業的發展市場。這其中就需要大數據技術的全方面的支持。具體來說，需要依賴大數據來為市場分析研究員提供充足的樣本量以及相關海量信息，其次是建立相關適合的模型來對亟待開發的市場進行預測，進而再根據模型的分析的結果來對市場的發展進行精準的定位，為房地產企業提供具前景的發展方向。

2.2 大數據逐漸成為房地產行業的有效營銷技術

隨著互聯網技術的發展以及智能移動設備的普及，互聯網海量的信息量涵蓋房地產發展的各種信息，包括房地產商品的瀏覽信息，房地產產品的購買記錄以及房地產產品的價格發展動態等等。這些信息是房地產行業市場需求與發展的具有極大發展價值的信息。而在實際的房地產產品的營銷中，客戶、房地產產品、銷售渠道以及相應的價格也是房地產營銷效果的重要環節。這些重要環節的相關信息的獲取都離不開大數據的支持。通過采集相應的數據，一方面能夠了解到其他房地產企業的發展情況，從而能夠準確定位企業自身定位，更利于企業的發展。另一方面通過大數據獲取得到的房地產消費客戶的消費傾向以及實際的消費產品，更有利于挖掘客戶進而針對消費客戶的需求來制定更具針對性的營銷方案，從而能夠發揮大數據的信息采集以及信息價值挖掘的優勢，為房地產企業的發展提供充足的發展動力。

2.3 大數據為房地產收益的管理提供科學辦法

房地產的收益管理是房地產發展的基礎，也是實現房地產企業收益最大化的重要內容。而一般來說，收益管理是指將房地產產品在合適的時間、以合適的銷售渠道以及合適的價格售出，進而能夠實現收益的最大化，并且也在一定程度上增強了客戶的信賴度，為房地產企業的發展注入新的活力。在實際的收益管理的實現的過程中，需要緊密依靠收益管理的相關目標，收益管理的需求預測以及相關的分析等環節，這些環節也是大數據實現房地產收益管理的主要內容。具體來說，需求預測是通過對大數據獲得海量信息進行分析處理，進而選取科學有效的預測方法從而能夠建立相關的預測模型，進而能夠保證房地產企業的管理者可以更好地預測房地產市場，并且能夠在市場波動的合適時間進行房地產產品的投放，最大限度挖掘市場的潛在收益，最大程度地保證企業的收益[3]。此外，依靠大數據來設計房地產相應產品的信息采集軟件或者小程序可以更加全方面地收集房地產行業數據，進而能夠制定準確的房地產產品售出價格，推進企業的發展。

2.4 大數據創新房地產的開發技術

房地產企業的發展離不開產品的創新。而隨著互聯網技術的發展，大量的點評程序為房地產行業的開發提供了海量的參考信息。通過參考相應的設計點評以及相關服務的改進等信息可以有效地為房地產產品提供有效的設計內容，同時有助于相關服務的改進與優化。房地產企業在進行產品設計時，可以有效地依靠大數據進行相關產品的創新。具體來說，房地產企業可以有效地發揮大數據的優勢，進而將網上相關的評論進行有效地收集，從而能夠根據收集的評論進行分類，再利用相關的模型來對評論進行分析，最后了解消費者對于房地產產品的相關需求，消費傾向以及目前房地產產品存在的質量問題、營銷問題等。基于這些問題能夠優化目前的房地產產品的設計理念，完善已有的房地產產品，進而能夠根據客戶的需求來制定高質量的服務以及房產品，進而逐步利用大數據技術來推動房地產企業的發展。

3.大數據技術在房地產數據服務方面的模型構建與分析

3.1 房地產相關要素的收集與分析

房地產從基礎的地皮的中標，產品的規劃以及產品的設計完成到最后房地產產品的出售，各個環節都需要大數據的支撐，進而能夠根據相關的模型來進行數據的分析，從而能夠得出準確的設計方案。而大數據在房地產的相關信息的搜集中，主要包括當地城市的大數據，人口相關數據以及消費客戶的消費傾向等數據。具體來說，城市的數據是房地產產品設計以及建設的基礎，城市的發展情況，常住人口數量，消費水平，交通條件以及相關的基礎設施的情況都是房地產產品設計需要考慮的重要內容。通過大數據技術來對這些基礎信息進行搜集，可進一步地將其應用到房地產設計的相關數據模型中，為房地產產品的規劃提供準確的數據，提高實際房地產設計質量。人口數據主要包括人口移動方式數據，如市內地鐵或者公交等通勤情況。這些數據可以為房地產的產品的位置規劃提供相應的建造參考，進而能夠在一定程度上設計建造受房地產產品消費者青睞的高質量的房產品。而消費者的購房情況的相關數據主要體現了當地人口的消費習慣，對于房地產產品的要求等，進而能夠通過這些相關的數據的分析，總結得到消費者相應的購房特點，為實際的產品設計提供設計理念。

3.2 房地產板塊價值分析模型的構建與分析

高收益的板塊是房地產企業長存久遠發展的基礎。而在基礎的相關城市大數據收集之后，可以借助相關的板塊價值分析模型來對房地產板塊進行相應的價值評估，進而能夠為后續的投資以及其他規劃奠定良好的基礎。板塊價值分析模型主要是將傳統的PIE 模型與其他多維度的經濟學模型相結合而系統化整合出的板塊價值分析模型。其主要利用大數據技術收集到的城市發展的人口、經濟數據，進而進行相關數據的預處理，回歸分析以及相關性分析之后，對其中的變量進行準確的評估，從而得出相關板塊的現存價值以及后續增值情況。在實際的板塊分析中，往往需要根據結果評估的準確性來進行變化性的分析單元的調整。如要求得到一般性的價值評估數據，則可利用板塊或者地塊等作為實際的分析單元來進行相關內容的分析。而以個體為單位的分析模型是范圍更小但分析準確性更高的分析單元。如在實際的分析匯總時，可以根據住戶的行為數據，并且利用相關的機器學習算法來進行多角度的分析，進而能夠得到客戶對房地產產品的需求，進而為后續房地產產品進行科學的設計與定位，逐步提升房地產產品設計建造的質量。

3.3 市內人口數據分析模型的構建與分析

市內人口數據模型的構建主要依靠大數據技術對城市內的人口數據及其相關要素進行綜合，進而能夠將其代入到相關的模型中進行擬合和分析，最終可以了解到人口數據及其要素的流動情況，為房地產消費群體設計更高質量的房地產產品。例如，利用OD/PA 分析模型可以對人口的通勤方式的選擇以及后續的人口流動情況進行分析。而在具體地研究交通站點處人口出行的方向以及數量等內容時，可以根據交通斷面流量模型進行相關分析[4]。此外，對于城市內部人口的年齡段的大數據分析，也能夠預測當地城市未來的房地產的發展市場，如年輕人力資源較多便會為城市的發展注入更多的動力，未來房地產市場也將有較大的拓展空間。對于房地產企業的發展來說，市場的拓展，產品的質量的提升以及實際產品的營銷水平的提高都是房地產企業發展的源動力。這些內容與城市內部人口的相關數據息息相關，借助多樣化的人口數據分析模型為當地城市的房地產產品設計提供消費群體全方面的數據內容，進而有助于房地產企業設計更具消費者滿意度的住房產品。

3.4 房地產風險規避模型的構建與分析

房地產企業具備高盈利的特點的同時也具有極高的市場風險。對于房地產市場風險的規避是房地產企業需要關注的重點內容。目前，基于房地產的發展與需求，衍生較多的房地產項目投資風險評價指標與相應的評價模型。具體來說，房地產的項目投資風險指標主要存在于項目投資前期，項目的開發建設階段，項目的經營和管理階段這些部分。而相應的評價模型主要依靠相應的計算方法來對房地產的風險影響因素以及具體的因素特點等進行分析，進而計算出各個風險對于房地產項目的比重。依據上述的風險評估的比重數據可將對房地產產品具有一定風險的指標進行風險等級的劃分，風險等級是后續繼續確定風險函數值的主要數據。最后根據模糊綜合評價方法來定量地對房地產項目進行評估，為房地產項目的投資提供風險指標，進而有利于房地產企業進行科學的項目投資與規劃。

在房地產風險規避方面，“城市地圖”也是一種重要的風險規避，科學投資的模型。它主要依靠住戶的城市地圖、相應的大數據資源以及相應的決策方法來構建風險規避模型。主要用于企業的決策投資、市場變化的監測以及房地產企業的工作內容的統計等。在實際的模型應用中，其主要優勢在于多維度的城市空間單元的劃分，多方位的研究內容的搭建以及多功能的市場監測平臺，進而能夠給為房地產企業提供實時的監測分析數據，便于企業進行科學決策以及高質量項目的投資與規劃。通過相應的規避風險的模型的構建可以為企業提供精準的風險評估數據，便于房地產企業發揮優勢，有效拓寬房地產市場，進而逐步壯大企業。

4.大數據在房地產數據服務模型構建的優化措施

4.1 優化大數據信息處理技術，提升數據處理效率

房地產企業相關的大數據體量龐大、內容繁雜，在實際數據的處理過程中，需要對數據提取、存儲加工以及處理速度等數據處理的各個方面進行進一步地加強，從而能夠提升數據處理的效率與質量。具體來說，從繁雜的大量數據中提取有效數據需要對全部的數據進行有效的甄別，并將可用信息進行有效的整合。在實際的處理中可將有效數據分類進行有效提取，如將數據細分為房地產代銷商、開發商、政府政策以及消費者這幾部分進行有效的分類和整合，從而便于后續分析模型的構建與應用。對于數據的存儲來說，因部分數據的更新速度較快，且不同數據其存儲的時效性不同，因此對于數據的存儲不能夠整體進行，需要針對不同存儲特點的信息數據進行分類存儲，如對于時效性較強的數據，需要存儲一段時間之后才能夠發揮其效果，而這類數據在處理前體量較大，進而無法直接存儲，需要進行必要的加工壓縮，進而實現相應的存儲，這樣能夠最大限度地實現數據的高效存儲。數據的處理是將大量的數據進行甄別，加工，分類進而能夠處理這些數據，并將其存儲于信息庫中便于后續的應用。而因為大數據的更新速度過快，進而對于計算機的處理效率有了更高的要求，需要及時優化與完善相關的數據處理技術，進而保證數據處理的高效性，為數據模型的高效構建奠定堅實的基礎。

4.2 提高信息數據安全保護技術，完善信息保護機制

大數據時代為房地產的發展帶來機遇的同時，也為房地產相關數據帶來了泄露的隱患。房地產企業內部的信息內容、數據處理技術以及房地產產品的相關設計與定價都是極具價值的數據。在數據處理的過程中，極易面臨信息和數據泄露的風險，為了進一步地保護相關信息數據的安全性，需要加強數據安全性的保護。具體來說，積極運用相關的數據安全保護技術能夠有效加強數據安全保護，同時可以通過建立相關合理的數據安全保護機制來進行數據安全的維護。此外，為了有效保證房地產相關企業對于數據安全的保護，還需要進一步推動公平安全的房地產數據平臺的構建，促進數據的安全共享。

4.3 加強大數據處理及模型構建相關人才培養

在大數據技術快速發展的影響下，房地產企業對于大數據處理技術的要求也逐步提升，因此對于相關人才的需求也逐步增加。為了高質量處理大數據，構建有效的數據處理模型，需要切實根據企業的發展要求來進一步地培養相關的技術型人才。對于房地產的人才培養，應充分結合大數據所構建的信息處理平臺以及相關的分析模型來鍛煉相關人員的數據處理和分析水平。此外，企業應充分聯合高校來完成相關人才的培養，包括高校相關專業的課程的設置，相關知識體系的構建以及課程知識內容的學習與實踐，進而能夠從高校出發為房地產企業甚至各行各業培養相關的大數據處理分析的高質量人才。房地產企業也可以在企業內部為相關專業的學生設置實習實踐崗位，進而鍛煉學生的專業實踐能力，為企業吸納高質量數據人才奠定扎實基礎。

結語：

基于目前房地產企業與大數據處理技術的發展現狀，對大數據處理技術在房地產企業方面的處理特點與應用進行相關梳理。房地產企業在應用大數據處理技術進行相關模型的構建時，需要緊密結合極具價值的數據信息進行全方面的信息處理以及模型的應用與分析，為房地產產品的設計提供精準的設計思考與市場拓展規劃。在房地產數據模型的優化方面，需要切實提高實際的數據處理效率，加強相關數據的安全保護，規避企業數據泄露的風險，同時應做好相關人才的培養，為房地產企業的長遠發展夯實人才技術基礎。