基于大数据技术的房地产数据服务模型构建与优化

文／李蕴 北京国信达数据技术有限公司 北京100000

引言：

企业的发展离不开创新性的技术支持，更离不开精准的市场发展定位。精准的发展定位促进企业快速地完善企业的各项发展基础，对于数据的调研也将更具深度和广度，进而能够综合影响房地产发展的各项因素，为企业的壮大提供更具前景的发展方向。而这些的基础便是大数据，通过大数据技术为房地产的发展方向进行评估，进而引导企业更快更稳地迈向更高水准的发展企业队列。

1.大数据技术的概述

大数据技术与云计算技术是相辅相成的，大数据不仅是对大规模数据（即非传统数据库所能容纳的数据集合）进行综合，更重要的是能够利用这些海量的数据来进行专业化分析和解读，进而为一个行业发展提供更精准的信息，引导行业快速发展。对于大数据技术的了解可以从以下三个层面进行[1]。第一个层面是理论，大数据本身包括结构化数据、非结构化数据以及半结构化数据，其中非结构化数据能够占据全部数据的80%；通过云计算技术可以将海量的数据收集起来，从而能够为数据价值的发挥提供坚实的基础。第二个层面是技术，大数据的采集、处理、存储以及形成结果这四个基础的过程都用到了不同的技术，分别是云计算技术，分布处理技术、存储技术以及最后的感知技术。通过这些技术的接力作用的发挥为大数据的价值展现提供了坚实的技术支持。第三个层面是实践，实践是三个内容最具预测性特点的内容。具体来说，大数据价值的实现主要依靠的便是实际的实践活动。实践活动的开展一般是从四个层面来进行的，包括个人、企业、政府以及整个互联网。目前成功地利用大数据技术来进行相应的实践活动的也有很多，包括医疗卫生行业每年都投资相应的资金来进行医疗信息化数据的发展从而实现了现在看病寻医网上预约以及线上问诊以及电子化数据分析等等，显著提高了医生的看病效率和医院处事效率。房地产行业因市场的变化和住户需求也逐步发展相应的大数据技术来进行精准的定位和营销。

2.房地产大数据分析特点与具体应用

2.1 大数据为房地产提供精准的评估及定位

房地产企业的发展离不开相应的项目的支持以及市场的开拓。而项目是否适合开发需要预先进行相应的评估，包括项目的开发难度，盈利情况以及相应的政策是否支持等内容都需要进行系统的评估与分析[2]。而市场的开拓更是以项目的开发为基础，需要进一步了解相关区域的消费情况，周围区域的基础设施的建设，目前区域的市场开发程度等。这些基本的项目开发以及市场开拓内容都需要依靠海量的大数据进行综合的分析和研究。大数据技术能够发挥自身的技术特点，综合分析相关的海量信息，进而从中提取具有参考价值的相关信息，将其与房地产的项目开发的其他情况进行统一，为项目的开发提供科学的评估报告，从而引导房地产行业开发和发展具有极高盈利价值的项目，为房地产行业的市场开发提供项目支持。

房地产企业新市场的开拓，需要依赖企业的自身发展规划，企业的优势以及具体的政策的支持等相关信息的综合分析与把控。其中，对于市场的定位是极为关键的环节，定位不准确，贸然开发市场将会给房地产企业稳定发展带来重大影响。而企业发挥自身优势对市场进行精准的定位，就能够按照市场的需求来设计相关的需求性房地产产品，从而能够拓宽企业的发展市场。这其中就需要大数据技术的全方面的支持。具体来说，需要依赖大数据来为市场分析研究员提供充足的样本量以及相关海量信息，其次是建立相关适合的模型来对亟待开发的市场进行预测，进而再根据模型的分析的结果来对市场的发展进行精准的定位，为房地产企业提供具前景的发展方向。

2.2 大数据逐渐成为房地产行业的有效营销技术

随着互联网技术的发展以及智能移动设备的普及，互联网海量的信息量涵盖房地产发展的各种信息，包括房地产商品的浏览信息，房地产产品的购买记录以及房地产产品的价格发展动态等等。这些信息是房地产行业市场需求与发展的具有极大发展价值的信息。而在实际的房地产产品的营销中，客户、房地产产品、销售渠道以及相应的价格也是房地产营销效果的重要环节。这些重要环节的相关信息的获取都离不开大数据的支持。通过采集相应的数据，一方面能够了解到其他房地产企业的发展情况，从而能够准确定位企业自身定位，更利于企业的发展。另一方面通过大数据获取得到的房地产消费客户的消费倾向以及实际的消费产品，更有利于挖掘客户进而针对消费客户的需求来制定更具针对性的营销方案，从而能够发挥大数据的信息采集以及信息价值挖掘的优势，为房地产企业的发展提供充足的发展动力。

2.3 大数据为房地产收益的管理提供科学办法

房地产的收益管理是房地产发展的基础，也是实现房地产企业收益最大化的重要内容。而一般来说，收益管理是指将房地产产品在合适的时间、以合适的销售渠道以及合适的价格售出，进而能够实现收益的最大化，并且也在一定程度上增强了客户的信赖度，为房地产企业的发展注入新的活力。在实际的收益管理的实现的过程中，需要紧密依靠收益管理的相关目标，收益管理的需求预测以及相关的分析等环节，这些环节也是大数据实现房地产收益管理的主要内容。具体来说，需求预测是通过对大数据获得海量信息进行分析处理，进而选取科学有效的预测方法从而能够建立相关的预测模型，进而能够保证房地产企业的管理者可以更好地预测房地产市场，并且能够在市场波动的合适时间进行房地产产品的投放，最大限度挖掘市场的潜在收益，最大程度地保证企业的收益[3]。此外，依靠大数据来设计房地产相应产品的信息采集软件或者小程序可以更加全方面地收集房地产行业数据，进而能够制定准确的房地产产品售出价格，推进企业的发展。

2.4 大数据创新房地产的开发技术

房地产企业的发展离不开产品的创新。而随着互联网技术的发展，大量的点评程序为房地产行业的开发提供了海量的参考信息。通过参考相应的设计点评以及相关服务的改进等信息可以有效地为房地产产品提供有效的设计内容，同时有助于相关服务的改进与优化。房地产企业在进行产品设计时，可以有效地依靠大数据进行相关产品的创新。具体来说，房地产企业可以有效地发挥大数据的优势，进而将网上相关的评论进行有效地收集，从而能够根据收集的评论进行分类，再利用相关的模型来对评论进行分析，最后了解消费者对于房地产产品的相关需求，消费倾向以及目前房地产产品存在的质量问题、营销问题等。基于这些问题能够优化目前的房地产产品的设计理念，完善已有的房地产产品，进而能够根据客户的需求来制定高质量的服务以及房产品，进而逐步利用大数据技术来推动房地产企业的发展。

3.大数据技术在房地产数据服务方面的模型构建与分析

3.1 房地产相关要素的收集与分析

房地产从基础的地皮的中标，产品的规划以及产品的设计完成到最后房地产产品的出售，各个环节都需要大数据的支撑，进而能够根据相关的模型来进行数据的分析，从而能够得出准确的设计方案。而大数据在房地产的相关信息的搜集中，主要包括当地城市的大数据，人口相关数据以及消费客户的消费倾向等数据。具体来说，城市的数据是房地产产品设计以及建设的基础，城市的发展情况，常住人口数量，消费水平，交通条件以及相关的基础设施的情况都是房地产产品设计需要考虑的重要内容。通过大数据技术来对这些基础信息进行搜集，可进一步地将其应用到房地产设计的相关数据模型中，为房地产产品的规划提供准确的数据，提高实际房地产设计质量。人口数据主要包括人口移动方式数据，如市内地铁或者公交等通勤情况。这些数据可以为房地产的产品的位置规划提供相应的建造参考，进而能够在一定程度上设计建造受房地产产品消费者青睐的高质量的房产品。而消费者的购房情况的相关数据主要体现了当地人口的消费习惯，对于房地产产品的要求等，进而能够通过这些相关的数据的分析，总结得到消费者相应的购房特点，为实际的产品设计提供设计理念。

3.2 房地产板块价值分析模型的构建与分析

高收益的板块是房地产企业长存久远发展的基础。而在基础的相关城市大数据收集之后，可以借助相关的板块价值分析模型来对房地产板块进行相应的价值评估，进而能够为后续的投资以及其他规划奠定良好的基础。板块价值分析模型主要是将传统的PIE 模型与其他多维度的经济学模型相结合而系统化整合出的板块价值分析模型。其主要利用大数据技术收集到的城市发展的人口、经济数据，进而进行相关数据的预处理，回归分析以及相关性分析之后，对其中的变量进行准确的评估，从而得出相关板块的现存价值以及后续增值情况。在实际的板块分析中，往往需要根据结果评估的准确性来进行变化性的分析单元的调整。如要求得到一般性的价值评估数据，则可利用板块或者地块等作为实际的分析单元来进行相关内容的分析。而以个体为单位的分析模型是范围更小但分析准确性更高的分析单元。如在实际的分析汇总时，可以根据住户的行为数据，并且利用相关的机器学习算法来进行多角度的分析，进而能够得到客户对房地产产品的需求，进而为后续房地产产品进行科学的设计与定位，逐步提升房地产产品设计建造的质量。

3.3 市内人口数据分析模型的构建与分析

市内人口数据模型的构建主要依靠大数据技术对城市内的人口数据及其相关要素进行综合，进而能够将其代入到相关的模型中进行拟合和分析，最终可以了解到人口数据及其要素的流动情况，为房地产消费群体设计更高质量的房地产产品。例如，利用OD/PA 分析模型可以对人口的通勤方式的选择以及后续的人口流动情况进行分析。而在具体地研究交通站点处人口出行的方向以及数量等内容时，可以根据交通断面流量模型进行相关分析[4]。此外，对于城市内部人口的年龄段的大数据分析，也能够预测当地城市未来的房地产的发展市场，如年轻人力资源较多便会为城市的发展注入更多的动力，未来房地产市场也将有较大的拓展空间。对于房地产企业的发展来说，市场的拓展，产品的质量的提升以及实际产品的营销水平的提高都是房地产企业发展的源动力。这些内容与城市内部人口的相关数据息息相关，借助多样化的人口数据分析模型为当地城市的房地产产品设计提供消费群体全方面的数据内容，进而有助于房地产企业设计更具消费者满意度的住房产品。

3.4 房地产风险规避模型的构建与分析

房地产企业具备高盈利的特点的同时也具有极高的市场风险。对于房地产市场风险的规避是房地产企业需要关注的重点内容。目前，基于房地产的发展与需求，衍生较多的房地产项目投资风险评价指标与相应的评价模型。具体来说，房地产的项目投资风险指标主要存在于项目投资前期，项目的开发建设阶段，项目的经营和管理阶段这些部分。而相应的评价模型主要依靠相应的计算方法来对房地产的风险影响因素以及具体的因素特点等进行分析，进而计算出各个风险对于房地产项目的比重。依据上述的风险评估的比重数据可将对房地产产品具有一定风险的指标进行风险等级的划分，风险等级是后续继续确定风险函数值的主要数据。最后根据模糊综合评价方法来定量地对房地产项目进行评估，为房地产项目的投资提供风险指标，进而有利于房地产企业进行科学的项目投资与规划。

在房地产风险规避方面，“城市地图”也是一种重要的风险规避，科学投资的模型。它主要依靠住户的城市地图、相应的大数据资源以及相应的决策方法来构建风险规避模型。主要用于企业的决策投资、市场变化的监测以及房地产企业的工作内容的统计等。在实际的模型应用中，其主要优势在于多维度的城市空间单元的划分，多方位的研究内容的搭建以及多功能的市场监测平台，进而能够给为房地产企业提供实时的监测分析数据，便于企业进行科学决策以及高质量项目的投资与规划。通过相应的规避风险的模型的构建可以为企业提供精准的风险评估数据，便于房地产企业发挥优势，有效拓宽房地产市场，进而逐步壮大企业。

4.大数据在房地产数据服务模型构建的优化措施

4.1 优化大数据信息处理技术，提升数据处理效率

房地产企业相关的大数据体量庞大、内容繁杂，在实际数据的处理过程中，需要对数据提取、存储加工以及处理速度等数据处理的各个方面进行进一步地加强，从而能够提升数据处理的效率与质量。具体来说，从繁杂的大量数据中提取有效数据需要对全部的数据进行有效的甄别，并将可用信息进行有效的整合。在实际的处理中可将有效数据分类进行有效提取，如将数据细分为房地产代销商、开发商、政府政策以及消费者这几部分进行有效的分类和整合，从而便于后续分析模型的构建与应用。对于数据的存储来说，因部分数据的更新速度较快，且不同数据其存储的时效性不同，因此对于数据的存储不能够整体进行，需要针对不同存储特点的信息数据进行分类存储，如对于时效性较强的数据，需要存储一段时间之后才能够发挥其效果，而这类数据在处理前体量较大，进而无法直接存储，需要进行必要的加工压缩，进而实现相应的存储，这样能够最大限度地实现数据的高效存储。数据的处理是将大量的数据进行甄别，加工，分类进而能够处理这些数据，并将其存储于信息库中便于后续的应用。而因为大数据的更新速度过快，进而对于计算机的处理效率有了更高的要求，需要及时优化与完善相关的数据处理技术，进而保证数据处理的高效性，为数据模型的高效构建奠定坚实的基础。

4.2 提高信息数据安全保护技术，完善信息保护机制

大数据时代为房地产的发展带来机遇的同时，也为房地产相关数据带来了泄露的隐患。房地产企业内部的信息内容、数据处理技术以及房地产产品的相关设计与定价都是极具价值的数据。在数据处理的过程中，极易面临信息和数据泄露的风险，为了进一步地保护相关信息数据的安全性，需要加强数据安全性的保护。具体来说，积极运用相关的数据安全保护技术能够有效加强数据安全保护，同时可以通过建立相关合理的数据安全保护机制来进行数据安全的维护。此外，为了有效保证房地产相关企业对于数据安全的保护，还需要进一步推动公平安全的房地产数据平台的构建，促进数据的安全共享。

4.3 加强大数据处理及模型构建相关人才培养

在大数据技术快速发展的影响下，房地产企业对于大数据处理技术的要求也逐步提升，因此对于相关人才的需求也逐步增加。为了高质量处理大数据，构建有效的数据处理模型，需要切实根据企业的发展要求来进一步地培养相关的技术型人才。对于房地产的人才培养，应充分结合大数据所构建的信息处理平台以及相关的分析模型来锻炼相关人员的数据处理和分析水平。此外，企业应充分联合高校来完成相关人才的培养，包括高校相关专业的课程的设置，相关知识体系的构建以及课程知识内容的学习与实践，进而能够从高校出发为房地产企业甚至各行各业培养相关的大数据处理分析的高质量人才。房地产企业也可以在企业内部为相关专业的学生设置实习实践岗位，进而锻炼学生的专业实践能力，为企业吸纳高质量数据人才奠定扎实基础。

结语：

基于目前房地产企业与大数据处理技术的发展现状，对大数据处理技术在房地产企业方面的处理特点与应用进行相关梳理。房地产企业在应用大数据处理技术进行相关模型的构建时，需要紧密结合极具价值的数据信息进行全方面的信息处理以及模型的应用与分析，为房地产产品的设计提供精准的设计思考与市场拓展规划。在房地产数据模型的优化方面，需要切实提高实际的数据处理效率，加强相关数据的安全保护，规避企业数据泄露的风险，同时应做好相关人才的培养，为房地产企业的长远发展夯实人才技术基础。