京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
本次分析的数据源来自链家网。链家网中有”二手房-成交房源”这个板块,可以查看到所有通过链家成交的二手房的信息,其中最值得称赞的是成交价格的真实性。买过房子的朋友都清楚,房子的实际成交价格和在房管局信息中心的网签价格是不一样的,处于避税的考虑,一般来说网签价格都会比真实的成交价格低,因为在房屋买卖过程中的各种税费都是以网签价格来确定的。因此,一般政府部门出具的关于房价的报告,其实是不可信的。
所以分析的第一步,就是从链家网获取想要的数据。这里我利用Python做了一个简单的爬虫,获取了从2015年7月到2016年5月,在北苑地区通过链家成交的约2500套二手房成交的数据。经过手工的数据清洗,获取到的数据大概是这个样子:
其中,链家的数据在2015年11月之后精确到了成交日期,但是为了和2015年11月之前的数据粒度统一,我都统一成了成交月份.
链家可以查询到的最晚成交是两周前的数据,因此2016年5月数据在爬取时刻只有5月3日之前,所以在之后的分析中5月数据是不可用的
本次分析不是要解决什么问题,因此分析以数据探索为主,分成两大块:
3.1 整体涨幅显著
从整体来看,北苑地区房价在近10个月内经历了一个显著的涨幅:2016年4月相对2015年7月增幅达31%;2016年4月环比3月增长12%。
对照5月18日国家统计局发布的4月份70个大中城市住宅价格变动情况,发现政府的数据似乎温和了很多……信谁大家可以自己判断……
3.2 小区越高端、越新,涨幅越大;70年住宅涨幅大于50年商住两用
北苑地区楼盘有50余个,我选取了10个小区,分别看最近一段时间的价格趋势,如下图:
从图上可以清晰的看出分成了三快
1) 第一块由华贸城、润泽公馆、世华泊郡组成,目测涨幅在40%左右。这三个小区都是2012年之后建设的,高端大气,整体价格高,但是涨幅也最高
2) 第二块由北苑家园各种园组成,目测涨幅在30%左右。这些园大部分建筑年代在1998-2005之间,只有望春园是2008年,因此价格也是望春园要明显高于其他园。这些相对平民的小区涨幅就不如高端小区
3) 第三块是最下面的旭辉奥都,目测涨幅在25%左右。旭辉奥都是2008年建成的,不过是50年产权的商住两用,不限购,但是现在也可以落户、也是民水民电,但是价格确实相对较低,而且涨幅也没有其他小区快……难道只是因为50年的原因吗?
3.3 一居及四居户型涨幅最大
从下图可以看出,一居及四居的涨幅最大,猜测原因:一是此类户型数量较少,供给相对稀缺;二是目前国内一线城市贫富差距极大:
3.4 楼层对于涨幅的影响在各小区情况不同
我们从下图中可以看到,从整体上讲,低楼层的房子涨幅更高一些,但是具体到某一个小区,情况各不相同:
4.1 高端楼盘两居单价最高,主要是因为面积较小
下图统计了从2015.7到2016.4,按照不同户型的成交均价情况:
对于华贸城、润泽公馆、世华泊郡三个相对高档的小区,两居的单价都是最贵的。而其他小区没有一致的特征,但是超过一半的两居是最便宜的。
下图统计了两居的成交面积,可以发现三个高端楼盘的两居面积较小,平均面积在90平方米以下(实际情况是这三个小区最大的两居不超过100平米)。而其他小区的两居面积都较大。
所以,猜测购房者的普遍心态可能是这样:想购买两居的人都偏向新小区的小两居。
4.2 面积越大的房子单价会越低?看来不一定!
通常来说,面积越小的房子总价低,单价高(这一点尤其在学区房上体现的很明显),面积越大的房子总价高,单价低。但是我分析了几个小区的面积与成交价格的关系,发现没有统一的规律:
4.3 朝向貌似已经不重要了
我们常理认为,南向的房子应该价格较贵、增幅较大,但是我尝试对于朝向进行分析时,发现数据一片混沌,根本得不出有价值的结论。从整体和单个小区来看,不存在南向一定贵,东西一定便宜的现象,可见朝向在现在这个时代,重要性已经大不如前了
其实在这个简单的研究中,我只研究了房子自身的属性数据。但是房价所受到的影响太多了。除了房子本身的这些属性的分析,还有交通、配套设施、停车位、学区房、是不是有核电站在周围等等……
北苑地区有5号和13号两条地铁经过,交通相对便利,社区成熟,而且我认为支撑此地区房价最重要的因素,是望京已经成为北京一个新的CBD,原本就有爱立信、诺基亚、联想、美团等高科技企业,随着阿里巴巴、Uber这两个巨头的入驻,带来越来越多的高收入精英人才,望京地区的房价已经水长船高。作为紧靠大望京的北苑地区,会成为挤出效应的收益区域。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在业务数据分析中,按天拆分统计夜间时段的数据是高频需求——比如电商夜间订单监测、平台夜间用户活跃度分析、运维系统夜间异常 ...
2026-07-29在机器学习建模与特征工程实践中,判断不同特征对模型预测效果的贡献度,是特征筛选、模型解释、业务归因的核心环节。特征置换重 ...
2026-07-29 很多数据分析师精通Excel单元格操作,但当被问到“表结构数据的基本处理单位是什么”“字段和记录的本质区别”“为什么表结 ...
2026-07-29【核心关键词】岗位、数字化、经验、课程、方法论、决策、企业、大方向、数据分析、销售管理、理论知识、思维方式、分析销售、 ...
2026-07-28在问卷调研、用户分群、效果对比等业务数据分析中,分类变量的关联性与差异性验证是高频需求。卡方检验作为针对离散分类数据的经 ...
2026-07-28 数据分析师八成以上的时间在和数据表格打交道,但许多人拿到Excel后习惯性地先算、先分析,结果回头发现漏了一列关键数据, ...
2026-07-28在Excel数据分析与报表制作中,数据透视表是快速完成多维度汇总、分组统计的核心工具。很多从业者在得到透视表汇总结果后,为了 ...
2026-07-27 很多数据分析师每天与Excel打交道,但当被问到“表格结构数据的基本处理单位是什么”“数据类型误判会引发哪些分析错误”“ ...
2026-07-27当下,我们已然步入数据要素价值全面释放的智能时代。数据不再只是零散的数字记录,更是驱动新质生产力运转的核心动能、滋养人工 ...
2026-07-27【核心关键词】客户、数据分析、指标体系、数据采集、数据指标、业务数据、分析思路、业务需求、分析方法 【专访摘要】本次 CDA ...
2026-07-24在数据分析、业务建模与数字化运营体系中,原始业务数据普遍存在缺失、重复、异常、口径不一致等质量问题,直接用于分析与建模会 ...
2026-07-24 很多数据分析师能熟练计算均值、标准差,但当被问到“如何用一张图让业务方3秒内看懂核心结论”“面对不同数据类型该怎么选 ...
2026-07-24在数据驱动的精细化运营体系中,指标是业务判断、效果复盘、策略优化的核心依据。随着企业数据化程度提升,指标数量持续膨胀,但 ...
2026-07-23在用户运营与产品增长体系中,留存是衡量产品真实价值与用户粘性的核心标尺,也是决定用户生命周期价值、获客投产比的底层因素。 ...
2026-07-23 很多数据分析师精通Excel、SQL、Python等工具,但当被问到“面对一个具体的业务问题,该用什么分析方法”“描述性分析和诊断 ...
2026-07-23【核心关键词】埋点、产品、互联网、数据库、决策、数据分析、产品经理、商业模式、移动互联网、指标体系、运营模块、大数据平 ...
2026-07-22在高并发、大数据量的业务系统中,单表数据量达到千万级甚至亿级后,会出现查询性能骤降、索引维护成本飙升、存储扩容困难等问题 ...
2026-07-22 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-07-22在金融风控、企业运营、行业研究等数据分析场景中,大量数据以面板数据形态存在:例如多家分支机构连续多个季度的风险指标、多位 ...
2026-07-21 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-07-21