京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据或将解决房地产行业瓶颈问题
正被大数据改变的房地产行业,也会面临瓶颈,日前多家房地产相关企业发布大数据职能产品,宣称挑战房地产信息不对称。
国内首款房地产大数据人工智能产品“MASA-慧赢销”(简称MASA) 团队负责人陈焱指出,大数据、人工智能等技术引入房地产行业,形成“互联网+房地产”大循环,将最终解决房地产交易信息不对称瓶颈。
同策咨询研究总监张宏伟指出,打通、连接、提升商业台前台后所有场景,以资产数据化为目标,为客户规划技术路径,以“技术+服务”为基础,从互联网建设开始,一步步实现管控,一方面解决了房地产信息不对称的瓶颈,另一方面也为房地产资产证券化积累基础数据,将对全行业转型产生影响。
知名科技作家陈根则指出,“互联网+”浪潮对房地产业带来的影响,一方面是在硬件设施方面,借助互联网技术将物业、住宅内外的控制设施与手机之间建立连接;另外是软件方面,借助手机APP实现物业服务无人化管理。
陈根认为,随着“互联网+房地产”的不断深入,房地产领域的大数据价值将会成为新的商业蓝海。
信息不对称难题
房地产产业链对于信息透明的需求已经很迫切,平台服务商应运而生。
比如房企拿地前需要大量市场调研,但缺乏有效的调研工具和依据;房产中介经纪人在服务时,只能根据与客户见面时获得的信息,猜测客户对房源地段的偏好。可很多经纪人只能用一通又一通的电话获取信息。
对房屋买卖双方而言,他们需要的则是更加明确的信息,希望压缩看房与谈判时间,尽快解决问题。
陈焱将这些问题归结于房产交易的三大瓶颈:“沉默数据+经验判断”;缺乏对客户的把握性;缺乏有效工具来评价营销效果。
目前的“互联网+房地产”大多局限于服务模式的改变,包括从原先的线下交易向O2O转变、利用共享经济提倡互助交易等;但缺乏从技术上解决信息不对称的根本问题。
“MASA-慧赢销希望在这些问题上有所突破”。陈焱说,由同策咨询、TalkingData和脉策数据联合研发的MASA,提出了对全面解决房地产交易各个环节和环节中各方对信息的需求满足。
要把大数据、人工智能等技术引入“互联网+房地产”,以解决房地产交易在信息不对称上的瓶颈,关键是线下楼盘数据的铺点和采集。这也催生了各种大数据公司。比如容易网专为零售业提供全渠道整合营销方案及配套设备及商业圈媒体运营,从2012年成立至今,已超过300家商场结盟。
核心在对决策的支持
在日前举行的一个大数据论坛上,香港科大计算机系主任杨强教授在演讲中指出,少量公开数据的获取难度不大,但是真正对于商业决策有帮助的大量公开数据的收集难度是很大的,搜索、整理、挖掘、呈现出其中的关联关系,并呈现出一个具象化的结果,难度就更大,所以各个行业均需要一个更加高效、直接的方法帮助企业与个人把杂乱信息转换为决策支持。
悦商科技总经理吴弼川认为,商业+互联网的核心,关键在全面行为数据化和经营空间扩展,实现每一个场景和消费者都与前后台数据库无缝对接。
据陈焱介绍,MASA团队构建了房地产行业、客户、城市三个方面的底层数据库,整合了TalkingData和银联智惠两大数据运营商,为产品核心算法提供数据源。据悉,MASA团队用了近一年的时间进行线下楼盘数据的铺点和采集,建立了首个可用于分析算法建模的楼盘字典信息库。
他举例说:“MASA根据人们对房源的了解需求,建立了丰富的楼盘字典,在定义一套房源的属性时,需要收集60个大项、300多个小项的数据。”
这只是MASA对房源数据的收集和整理,同时还有针对客户数据的整理和分析。最终目标是实现对房产交易的精准洞察,从而能同时帮助买卖双方。
在同策咨询董事长孙益功看来,随着大数据的应用,未来有三类公司可以从中受益:产生数据的公司,比如谷歌等制造数据的企业,通过整理、分析,可以创造价值;具备数据能力的公司,比如那些利用数据能对人的决策、对商业流程以及商业判断产生本质影响的企业;具有数据思维的公司,即将大数据思维应用到公司决策、生产和服务中。
显然,上述多个大数据产品只是一种工具和探索,希望让更多处在房地产产业链上的企业和个人从中受益。
陈根指出,可以预见不久的将来房地产销售领域将被人工智能所取代,也即具有人工智能技术的机器人,不过这一切实现的基础是基于大数据。而机器人销售成交率的高低,一方面除了人工智能技术本身的“智能”程度以外;另外一个关键因素就是大数据的质量。
综合业内人士评价指出,值得关注的是在大数据时代如何保护用户隐私,或者可以理解为用户数据在商业挖掘过程中的商业边界问题。当然,对于房地产企业而言,除了互联网+房地产之外,大数据+房地产或许是个更具有潜力的价值点。不论是互联网+房地产,或是房地产大数据营销,除了看到数据的商业价值之外,或许我们需要更多的思考大数据时代用户的隐私权。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12在数字化转型深度渗透的今天,企业管理已从“经验驱动”全面转向“数据驱动”,数据思维成为企业高质量发展的核心竞争力,而CDA ...
2026-03-12在数字经济飞速发展的今天,数据分析已从“辅助工具”升级为“核心竞争力”,渗透到商业、科技、民生、金融等各个领域。无论是全 ...
2026-03-11上市公司财务报表是反映企业经营状况、盈利能力、偿债能力的核心数据载体,是投资者决策、研究者分析、从业者复盘的重要依据。16 ...
2026-03-11