数据挖掘在房地产行业的应用

以前没接触过房地产行业,最近参加链家地产的信息化咨询项目，发现数据挖掘技术在里面可以有很多应用点，会给客户带来可以预期的商业价值。

比如，分析大量交易数据得到房屋价格、成交量与附近配套设施的关联；再比如，对房屋进行归类时采用数据挖掘技术代替目前的人工判断方式。
    其中用户提出的一个小应用点让我很感兴趣，就是户型图对比。链家希望把相似的户型做关联对比并推荐给相关客户，传统人工方式显然无法胜任几十万户型图的对比，借助数据挖掘技术是必然的选择。
    一个解决方案是使用模式识别技术，但操作难度会远高于车牌识别和指纹识别，比如模板的选取、原始图片的规范化处理等都比较棘手。还有一个解决方案是首先把户型图进行拓扑化处理，即把户型各元素之间的关系识别出来，然后识别各个户型图之间拓扑关系的相似性。当然，实际操作时还要考虑使用聚类算法进行数据预处理，减少对比工作量。

    具体解决方案再讨论，可以看到的是：随着我国各行业数据的积累以及新经济业务的不断深化细化，对数据掘的需求已经从电信、金融等重点行业拓展到网络搜索、广告投放、多媒体、房地产等领域，并且后者的应用需求发展迅猛，数据挖掘从业人员必将大有用武之地。