链家集团以大数据为行业升级赋能

2023-10-13 20:40

本文主要是介绍链家集团以大数据为行业升级赋能,希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值,需要的开发者们随着小编来一起学习吧!


在近日举办的2018年链家年度思享会上,链家研究院发布的2017房地产市场年报认为,2017年成为房地产市场“超级繁荣期”的尾巴,“品质时代”将是2018年关键词,回归价值将是2018年房地产市场的核心标志。

“房地产企业应当从开发型向服务型转变,我们的存量房不少,并且还在开发,随着经济增长从高速发展阶段转向高质量发展阶段,我们的房地产也应该从数量的增长转向质量的发展,这是未来房地产发展很重要的方向。”清华大学经济管理学院教授许宪春表示。

1514789379102956.jpg

链家研究院院长杨现领

一年多以来,以“房住不炒”为导向的房地产调控让市场加速分化,以“租购并举”为核心的住房体系深刻地改变了行业的运行逻辑。在品质时代来临之际,链家研究院发布了地产大数据产品RealData,首次向业内展示针对B端用户所开发的房地产领域一站式研究和数据服务平台。链家研究院院长杨现领表示,RealData的主要作用就是填补优质数据部分的空白,为住房品质时代赋能。

居住进入品质时代

近日国家指出,现阶段,我国经济发展的基本特征就是由高速增长阶段转向高质量发展阶段。作为保障和改善民生的重要内容,房地产市场也进入质量发展阶段,当前房地产市场的主要矛盾发生重大变化,表现为总量不足的矛盾已得到解决,区域性、结构性矛盾仍很突出,居住品质离人民对美好生活日益增长的需要仍有较大差距。

根据链家研究院发布的年度市场报告,2017年成为房地产市场“超级繁荣期”的尾巴,回归价值将是2018年房地产市场的核心标志。“2018年将是房地产销量的‘小年’,房地产市场从成交量来看不会有大的起色,成交价相对比较稳定,会继续保持低温下行走势。但2018年也是非常不一样的年份,房改20周年、改革开放40年,将掀起一轮新的故事。”杨现领认为,2018年作为一个新周期的开端,房地产市场将呈现出一些新的特征。

首先,房价的上涨越来越集中于少数城市。“房子涨价”背后的数据真相,实际是房价高于全国平均水平的城市仅占两成、房价涨幅超过全国的城市仅一成,涨价集中度在加剧。其次,房地产主战场从三四线回归重点二线:二线城市未来的人口流动、各个方面的潜力会更大。再次,一线城市二手房占比进一步提高,更多的城市进入二手房交易为主导的市场。此外,城市圈取代单个城市成为房地产市场的主体、人口向城市中心回流,则是在更长周期内显现出来的两大潜在趋势。

在此背景下,房地产市场正在走向品质时代。“我们最近做了一个调研,在全国的代表性城市,我们通过链家经纪人做了1.5万份的线上问卷调查,调查结果中一项很重要的结果是,经纪人所接触的客户里,37.7%为首次置业需求,46.7%是改善性需求,全国层面改善性需求已经快接近50%了。”杨现领表示,总体上中国的住房市场在告别了短缺之后,就进入了以换房改善为主导的阶段,对品质需求会非常强。

“随着收入的增长,人们对品质居住的需求在不断提升,对存量房屋提出了盘活与更新的需求。我们现在的房地产存量是不小的,重要的是存量如何盘活。比如重点城市的租赁供给与需求之间缺口比较大,还有结构上的缺口,就是户型的供给和需求结构之间存在不匹配的现象。”许宪春认为,进入住房品质时代,要解决租赁供需之间、房屋户型的供需之间、产品供给结构等方面存在的不匹配问题。

事实上,对于房地产来说,高质量发展必须是一个体系,而不单单是某一个方面,这个体系要包括发展思路、制度安排、市场治理、商业行为、产品水平等各个方面。从高速发展转向高质量发展,要实现这个重大转变,需要整个产业链和全行业市场主体共同参与,也只有主动转入高质量发展阶段,房地产行业才能真正地符合新时代社会主要矛盾变化的需要。

要满足住房品质时代的需求,必须完善品质信息和品质服务。“品质信息和品质服务,线上靠内容,线下靠一系列职业化阶层的崛起,要靠专业的经纪人、专业的物业管理人员、专业的租赁房屋管理人员等,这一系列的服务阶层都需要全面的崛起和职业化,才能够把七八亿城市人的房子管理好。”杨现领介绍,在此背景下链家集团不断进行大数据产品创新,RealData便是最新推出的产品。

大数据为行业赋能

国家指出,要加快建立多主体供给、多渠道保障、租购并举的住房制度,让全体人民住有所居。进入居住品质时代,随着住房逐渐回归居住属性,“让全体人民住有所居”就意味着居住需求的多样化。高收入家庭有改善性需求、中等收入家庭有首置需求、年轻白领有品质合租需求、老龄人口有分散式居家养老需求……如何有针对性地从供给侧实现住房市场的结构性转变,成为当前房地产市场急需破解的问题。

“链家从2008年开始就有ES系统,有了线上的系统,就有数据的产生。我们那时候做最大的‘楼盘字典’,每套房子300多个特征都要通过人工去数,把它做出来。”链家集团技术副总裁惠新宸表示,链家一直致力于搭建集房产交易平台、房产信息平台和服务者生态平台为一体的数据驱动的全价值链房产服务平台,努力打造“住的入口”,在房产交易、资产管理上提供服务,逐步实现更好的服务体验、更全的房产信息、更好的经纪人生态的协调一致。

尽管如此,相较于房地产市场的快速发展,行业数据产品的发展却呈现出明显的滞后性。房产基础数据的缺失、颗粒度粗、更新不及时、数据入口和来源分散等问题较为明显,很难满足开发商对数据质和量的要求。在居住品质时代,开发逻辑从高速增长升级为高质量发展,对数据的需求也相应变得更高。

1514789379517730.png

惠新宸、许宪春、杨现领、高军共同启动RealData

为了解决这一问题,链家研究院在此次会议上正式发布了地产大数据产品RealData。据介绍,这是链家集团首款针对B端用户的房地产领域一站式研究和数据服务平台。“这是大数据时代传统行业追赶前沿技术的一次勇敢尝试,也是链家大数据应用的一大创新与突破。”杨现领表示。

庞大而真实的数据库以及实时更新的能力可以说是RealData首次亮相的最大亮点。依托链家集团二手房、新房、租赁等海量数据库以及万亿级别真实交易场景,同时整合全产业和宏观经济数据,RealData囊括城市基础数据库、市场数据库、用户行为数据库和集中式公寓字典四大数据库,涵盖了宏观城市数据、新房、二手房、土地、租赁、公寓六大品类。

“什么是品质时代?怎么满足这些人的改善需求?我认为是我们需要考虑的问题。”杨现领表示,此次链家研究院推出RealData产品,在对客户需求挖掘上做了很大的努力,将尽量做到全面、系统而精准。对于外界普遍关注的RealData可实现功能方面,杨现领介绍道,上线后的RealData将提供四大核心功能,即面对宏观地产市场的监控与分析预测、针对具体地块和楼盘项目的价值分析、销售管理、售后资产管理,通过四大服务实现RealData跟踪还原市场的核心价值。

比如,RealData的潜客分析功能在链家用户分析体系基础上建构,涵盖人口属性分析、支付能力监测、家庭全生命周期描画、购房群体需求标签、迁徙轨迹研究等多维分析,未来Real Data还将对已有的各项数据进行完善,扩充资产管理相关功能。

据了解,目前RealData的宏观经济数据已经覆盖全国逾50个城市,基本覆盖房地产主流市场,9大维度、超80项指标深入解剖城市发展前景。未来,随着业务版图的扩展,RealData将会对更多城市开放数据服务。

值得一提的是,在“租购并举”的住房制度设计下,链家针对目前火热的租赁领域需求将推出一系列数据产品服务,用于辅助分散型、集中型租赁品牌的选址、定价与运营的策略制定,进一步扩大产品的应用空间。“未来我们还将继续挖掘用户交互数据的价值,进一步完善用户画像。”惠新宸表示。




本文出处:畅享网
本文来自云栖社区合作伙伴畅享网,了解相关信息可以关注vsharing.com网站。

这篇关于链家集团以大数据为行业升级赋能的文章就介绍到这儿,希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助!



http://www.chinasem.cn/article/205751

相关文章

大模型研发全揭秘:客服工单数据标注的完整攻略

在人工智能(AI)领域,数据标注是模型训练过程中至关重要的一步。无论你是新手还是有经验的从业者,掌握数据标注的技术细节和常见问题的解决方案都能为你的AI项目增添不少价值。在电信运营商的客服系统中,工单数据是客户问题和解决方案的重要记录。通过对这些工单数据进行有效标注,不仅能够帮助提升客服自动化系统的智能化水平,还能优化客户服务流程,提高客户满意度。本文将详细介绍如何在电信运营商客服工单的背景下进行

基于MySQL Binlog的Elasticsearch数据同步实践

一、为什么要做 随着马蜂窝的逐渐发展,我们的业务数据越来越多,单纯使用 MySQL 已经不能满足我们的数据查询需求,例如对于商品、订单等数据的多维度检索。 使用 Elasticsearch 存储业务数据可以很好的解决我们业务中的搜索需求。而数据进行异构存储后,随之而来的就是数据同步的问题。 二、现有方法及问题 对于数据同步,我们目前的解决方案是建立数据中间表。把需要检索的业务数据,统一放到一张M

关于数据埋点,你需要了解这些基本知识

产品汪每天都在和数据打交道,你知道数据来自哪里吗? 移动app端内的用户行为数据大多来自埋点,了解一些埋点知识,能和数据分析师、技术侃大山,参与到前期的数据采集,更重要是让最终的埋点数据能为我所用,否则可怜巴巴等上几个月是常有的事。   埋点类型 根据埋点方式,可以区分为: 手动埋点半自动埋点全自动埋点 秉承“任何事物都有两面性”的道理:自动程度高的,能解决通用统计,便于统一化管理,但个性化定

使用SecondaryNameNode恢复NameNode的数据

1)需求: NameNode进程挂了并且存储的数据也丢失了,如何恢复NameNode 此种方式恢复的数据可能存在小部分数据的丢失。 2)故障模拟 (1)kill -9 NameNode进程 [lytfly@hadoop102 current]$ kill -9 19886 (2)删除NameNode存储的数据(/opt/module/hadoop-3.1.4/data/tmp/dfs/na

异构存储(冷热数据分离)

异构存储主要解决不同的数据,存储在不同类型的硬盘中,达到最佳性能的问题。 异构存储Shell操作 (1)查看当前有哪些存储策略可以用 [lytfly@hadoop102 hadoop-3.1.4]$ hdfs storagepolicies -listPolicies (2)为指定路径(数据存储目录)设置指定的存储策略 hdfs storagepolicies -setStoragePo

Hadoop集群数据均衡之磁盘间数据均衡

生产环境,由于硬盘空间不足,往往需要增加一块硬盘。刚加载的硬盘没有数据时,可以执行磁盘数据均衡命令。(Hadoop3.x新特性) plan后面带的节点的名字必须是已经存在的,并且是需要均衡的节点。 如果节点不存在,会报如下错误: 如果节点只有一个硬盘的话,不会创建均衡计划: (1)生成均衡计划 hdfs diskbalancer -plan hadoop102 (2)执行均衡计划 hd

【Prometheus】PromQL向量匹配实现不同标签的向量数据进行运算

✨✨ 欢迎大家来到景天科技苑✨✨ 🎈🎈 养成好习惯,先赞后看哦~🎈🎈 🏆 作者简介:景天科技苑 🏆《头衔》:大厂架构师,华为云开发者社区专家博主,阿里云开发者社区专家博主,CSDN全栈领域优质创作者,掘金优秀博主,51CTO博客专家等。 🏆《博客》:Python全栈,前后端开发,小程序开发,人工智能,js逆向,App逆向,网络系统安全,数据分析,Django,fastapi

烟火目标检测数据集 7800张 烟火检测 带标注 voc yolo

一个包含7800张带标注图像的数据集,专门用于烟火目标检测,是一个非常有价值的资源,尤其对于那些致力于公共安全、事件管理和烟花表演监控等领域的人士而言。下面是对此数据集的一个详细介绍: 数据集名称:烟火目标检测数据集 数据集规模: 图片数量:7800张类别:主要包含烟火类目标,可能还包括其他相关类别,如烟火发射装置、背景等。格式:图像文件通常为JPEG或PNG格式;标注文件可能为X

AI行业应用(不定期更新)

ChatPDF 可以让你上传一个 PDF 文件,然后针对这个 PDF 进行小结和提问。你可以把各种各样你要研究的分析报告交给它,快速获取到想要知道的信息。https://www.chatpdf.com/

pandas数据过滤

Pandas 数据过滤方法 Pandas 提供了多种方法来过滤数据,可以根据不同的条件进行筛选。以下是一些常见的 Pandas 数据过滤方法,结合实例进行讲解,希望能帮你快速理解。 1. 基于条件筛选行 可以使用布尔索引来根据条件过滤行。 import pandas as pd# 创建示例数据data = {'Name': ['Alice', 'Bob', 'Charlie', 'Dav