京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
近日《2025中国城市长租市场发展蓝皮书》(下称《蓝皮书》)正式发布。《蓝皮书》指出,当前我国城市住房正经历从“增量扩张”向“存量优化”的历史性转变。内含许多专业词汇,普通老百姓如果看不明白咋办?这篇文章带您了解!
了很多租房市场的新情况,和咱老百姓租房、房东出租房子都有关系。当前租房市场存在不少问题,主要体现在以下这些方面——
《蓝皮书》指出,市场上超 50% 的房源房龄超 10 年以上,老旧、配套和服务差,满足不了租客对品质居住的需求,尤其是数据中35 岁以上,本来该买房的人,现在很多又回来租房了。
且租房市场 90% 以上房源由个人提供,机构化房源少,个人房源问题多,机构化房源在满足多元需求上有待提升。
在我们眼中繁华的四大一线城市,如北京、上海、广州、深圳,这些城市里有近半人租房,房价高和购房限制使买房难,35 岁以上群体购房需求迫切但更难实现。租房人多致租金上涨,一线城市租金支出占比高,租房者因职业瓶颈、收入放缓,生活压力更大。
房人数多体现人口流动频繁,虽利于经济但给社会管理带来挑战;长期租房群体因居住环境不稳定影响生活质量、幸福感,对心理和家庭生活有负面影响,进而影响社会稳定。
租房市场存在对大龄租客的不公平对待,如设门槛,损害其权益,反映出住房公平保障不足,需加强法规监管。
个人房东常遇房子难租和中介平台不规范问题,如虚假房源、乱收费。35 岁以上租客易被坑,说明市场监管需加强,以规范市场、保障权益。
从这些租房数据中,我们不难发现,数据分析能够帮助我们更清晰地了解社会现象,洞察背后的问题。
在对租房市场的数据分析中,租客需求的变化趋势是一个关键洞察点。通过对不同年龄段租客数据的深入挖掘,我们可以发现,35 岁以上租客群体对住房品质的要求正不断提高。

通过分析租客的搜索记录、浏览时长、咨询内容等数据,能够精准地了解到他们对房屋装修风格、家电配置、物业服务等方面的具体偏好。年轻群体租客对于智能门锁、智能家居系统等现代化设施的关注度明显提升。

通过对租房数据与生活成本相关数据的关联分析,可以更深入地了解租房人群的经济压力。将租金价格数据与当地居民的收入水平、物价指数等数据相结合分析,能够清晰地看到在不同城市、不同区域,租房支出在居民收入中所占的比例。
在一些一线城市,数据分析显示,租金占收入的比例可能高达 40% 甚至更高,这对于租房者来说是一笔不小的负担。

利用时间序列分析方法,对租房市场的历史数据进行处理,可以预测未来市场的发展趋势。通过分析历年的租房人口数量、租金走势、房源供应情况等数据,建立合适的数学模型,能够对未来一段时间内租房市场的供需关系、租金变化等做出较为准确的预测。
根据过去几年的数据预测到某一城市在未来两年内租房人口将持续增长,而房源供应增长相对缓慢,那么租金可能会有一定幅度的上涨。

数据分析在租房市场中扮演着不可或缺的角色,它不仅能帮助我们深入理解当前的社会现象和问题,还能为未来的决策提供有力的支持。

如果你想了解着自己的数据分析能力。
《CDA一级教材》适合CDA一级考生备考,也适合业务及数据分析岗位的从业者提升自我。完整电子版已上线CDA网校,累计已有10万+在读~

免费加入阅读:https://edu.cda.cn/goods/show/3151?targetId=5147&preview=0
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在统计分析中,数据的分布形态是决定“用什么方法分析、信什么结果”的底层逻辑——它如同数据的“性格”,直接影响着描述统计的 ...
2025-11-27在电商订单查询、用户信息导出等业务场景中,技术人员常面临一个选择:是一次性查询500条数据,还是分5次每次查询100条?这个问 ...
2025-11-27对数据分析从业者和学生而言,表结构数据是最基础也最核心的分析载体——CRM系统的用户表、门店的销售明细表、仓库的库存表,都 ...
2025-11-27在业务数据可视化中,热力图(Heat Map)是传递“数据密度与分布特征”的核心工具——它通过颜色深浅直观呈现数据值的高低,让“ ...
2025-11-26在企业数字化转型中,业务数据分析师是连接数据与决策的核心纽带。但“数据分析师”并非单一角色,从初级到高级,其职责边界、能 ...
2025-11-26表格结构数据以“行存样本、列储属性”的规范形态,成为CDA数据分析师最核心的工作载体。从零售门店的销售明细表到电商平台的用 ...
2025-11-26在pandas数据处理工作流中,“列标签”(Column Labels)是连接数据与操作的核心桥梁——它不仅是DataFrame数据结构的“索引标识 ...
2025-11-25Anaconda作为数据科学领域的“瑞士军刀”,集成了Python解释器、conda包管理工具及海量科学计算库,是科研人员、开发者的必备工 ...
2025-11-25在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的日常工作中,表格结构数据是最常接触的“数据形态”——从CRM系统导出的用户信息表 ...
2025-11-25在大数据营销从“粗放投放”向“精准运营”转型的过程中,企业常面临“数据维度繁杂,核心影响因素模糊”的困境——动辄上百个用 ...
2025-11-24当流量红利逐渐消退,“精准触达、高效转化、长效留存”成为企业营销的核心命题。大数据技术的突破,让营销从“广撒网”的粗放模 ...
2025-11-24在商业数据分析的全链路中,报告呈现是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师传递价值的“最后一公里”,也是最容易被忽视的 ...
2025-11-24在数据可视化实践中,数据系列与数据标签的混淆是导致图表失效的高频问题——将数据标签的样式调整等同于数据系列的维度优化,或 ...
2025-11-21在数据可视化领域,“静态报表无法展现数据的时间变化与维度关联”是长期痛点——当业务人员需要分析“不同年份的区域销售趋势” ...
2025-11-21在企业战略决策的场景中,“PESTEL分析”“波特五力模型”等经典方法常被提及,但很多时候却陷入“定性描述多、数据支撑少”的困 ...
2025-11-21在企业数字化转型过程中,“业务模型”与“数据模型”常被同时提及,却也频繁被混淆——业务团队口中的“用户增长模型”聚焦“如 ...
2025-11-20在游戏行业“高获客成本、低留存率”的痛点下,“提前预测用户流失并精准召回”成为运营核心命题。而用户流失并非突发行为——从 ...
2025-11-20在商业数据分析领域,“懂理论、会工具”只是入门门槛,真正的核心竞争力在于“实践落地能力”——很多分析师能写出规范的SQL、 ...
2025-11-20在数据可视化领域,树状图(Tree Diagram)是呈现层级结构数据的核心工具——无论是电商商品分类、企业组织架构,还是数据挖掘中 ...
2025-11-17核心结论:“分析前一天浏览与第二天下单的概率提升”属于数据挖掘中的关联规则挖掘(含序列模式挖掘) 技术——它聚焦“时间序 ...
2025-11-17