京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
过完春节,又是没有成功买房的一年,眼看着租约到期,不少同志开始了新一轮换房运动。只是,租房容易,租到心仪的房却颇为困难,尤其是在选择多、但坑也多的大城市。
如何用数据给出帮助呢?
DT君也在租房市场沉沉浮浮好几年,了解租客们在租房时会考虑这几个方面:租金、通勤时间、生活便利程度以及房屋装修情况等。我们将依次以TA们作为挑选条件,基于链家北京的可租房源数据(截至2018年12月)和DT财经城市数据库的基础数据(截至2018年11月),模拟大家租房时挑挑拣拣的心路历程,来看看如何才能在北京租到心仪的好房。
▍北京房源多,但对于囊中羞涩的你选择并不多
在进入筛选前,我们先来看看北京租房市场的整体情况。
仅看链家上架的房源,北京的可租房源数量约为1.6万,将TA们都投射到地图上的样子如下图:
不出意外,北京二环至四环之间的房源最为密集,为大家提供了富足的房源选择,显然,在这些区域选房效率会更高。
不过,这对预算的要求也更为严苛。从租金来看,填满这片房源密集环区的东城、西城、朝阳、海淀,正好就是平均租金最贵的几个区。
掂量掂量口袋,显然不可能随便挑。按照不同预算节点计算可选房源数量,结果十分扎心。
这里需要解释一下,为了更贴近大家租房遭遇的价格,DT君综合考虑了整租和合租的情况,在本文中提到的租金主要是单室租金(单室租金=房屋总租金/卧室数量)。
可以看到,当预算控制到5000元/月以下,就得与帝都至少三分之一的房源挥手说再见。要是预算再下滑到3000元/月,那就只剩4成的房源可以选择了。
为了获取更大的选择空间,DT君十分膨胀地假设自己的租金预算为5000元/月以内,在这个筛选基础上继续叠加新的条件。
▍要住进地铁站周边1000米,租金就得多付13%
除了价格,另二个需要重点考量的条件是通勤时间,首要一点肯定是离地铁站不能太远。
尤其是在大城市,地铁可谓是日常出行的核心力量,对于大部分年轻人来说,如果出门十分钟还走不到地铁站,那恐怕会严重影响生活质量。
我们计算了北京待租房源与其最近地铁站的距离,划分了几个距离区间点:500米、1000米、2000米、5000米及以上,对各个区间范围内的房源数据进行了一些统计。
经验告诉我们,离地铁站越近的房子更贵,到底贵到啥程度呢?在北京,想要住在离地铁站500米以内的房子,5000元/月的租金预算只是平均水平;要住进地铁站1000米以内的房子,平均下来就要比1000米-2000米的多付出13%的租金。
即使预算已经膨胀地扩充到5000元/月,在地铁站旁边500米范围内选房还是很不从容。DT君考虑到多走几分钟也还勉强在可接受的范围内,咬咬牙将挑房的范围扩大到了地铁站周边1000米内。
在两轮十分宽松的淘汰赛之后,同时满足单间租金在5000元/月以内、距离地铁站不超出1000米两个条件的房源数量,进一步下降到5103套——只有开赛前总量的1/3。
▍望京白领的可选房源数量,不到西单白领的一半
解决了最后1公里问题,但通勤的大部分时间其实是花在交通工具上,围绕通勤的筛选还要叠加一个新条件。
多年的经验结合小范围的调研,DT君认为比较理想的通勤时间为不超过30分钟。在这一部分,我们进一步添加的筛选条件是,从距离房源最近的地铁站乘坐地铁到工作所在的地铁站,花费的时间在30分钟以内。
根据DT财经城市数据库数据,我们选取了四个比较典型的工作所在地站点:国贸站、望京站、中关村站和西单站,都是北京主要的白领聚集地。DT君分别以这几个地铁站作为目的地,查询计算了距离TA们乘地铁时间不超过30分钟的所有地铁站。
越是在城市中心的地铁站,越能方便地触达更多节点,到达西单时间不超过30分钟的地铁站数量最多,而望京最少,只有64个。
再将符合在地铁站周边1000米的范围内、租金不超过5000元/月条件的房源,对应到这几个商务站点的30分钟交通圈内进一步筛选匹配。我们发现,差别还是比较明显的,望京地铁站30分钟交通圈内符合条件的房源数量最少,只有1087套,不到国贸和西单的一半,也比中关村少去了1/3。
单就租房体验来说,望京白领可能并不像在更靠近城市内部商务区工作的伙伴们那样舒心。
▍如果再想要相对更便利的生活,可选择的房源数量将直线下降
在解决了几个最基本的租房刚需性问题后,DT君继续精益求精,在上述已挑选出的范围中,进一步寻找生活更加方便的那部分房源。
在这里我们引入了DT财经城市库的BLECTS指数,综合其中对于地铁站辐射圈的居住功能、商业功能和休闲娱乐功能的评价指数,对地铁站辐射圈内的生活便利度进行指数化的评估。
DT君觉着,一个地铁站周边的生活便利度越高,大致也可以认为这个范围内的房源共享了这样的便利度。
比较符合我们认知的是,地铁站的便利程度及其周边的租金情况正向相关。毕竟生活便利度很大程度上意味着各项资源设施的密集程度,占有更多资源的区域,自然就会更贵一些。
将地铁站的生活便利度得分具体落到地图上,区域性的差异还是挺明显的。
国贸附近是生活最为便利的区域,生活便利度排名前四位的地铁站:大望路、国贸、东大桥、双井,都属于泛国贸区域;中关村和望京区域则是北京另两个生活便利的高地。
如果对生活品质有更高要求,想住到这些地方去,留给我们的选择其实并不太多。
我们在叠加了租金不超过5000元/月,距离地铁站不超过1000米,通勤时间不超过30分钟,进入30分钟交通圈站点群内TOP15这四个条件后,在国贸、西单、中关村和望京这几个站点附近上班的白领,可以挑选的房源就分别只剩下281、185、188和218套。
TA们的分布如下图,东城和西城提供的选项并不多,广袤的朝阳与海淀内三环附近,是这些房源的聚集地。
如果再挑剔一下房屋的装修情况,那高品质的房源数量就会更少。
也就是说,如果想以5000元/月的预算在北京租到最心仪的好房,其实难度挺大。
更何况,像DT君这样的贫困人口,摸摸钱包,每月租房预算其实还没上到5000元的档次,这就意味着,在更加有限的预算内想租到房,DT君在通勤时间或生活便利度方面,必须做出一些妥协,降低要求。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据可视化领域,单一图表往往难以承载多维度信息 —— 力导向图擅长展现节点间的关联结构与空间分布,却无法直观呈现 “流量 ...
2025-10-27这个问题问到了 Tableau 中两个核心行级函数的经典组合,理解它能帮你快速实现 “相对位置占比” 的分析需求。“index ()/size ( ...
2025-10-27对 CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言,“假设检验” 绝非 “套用统计公式的机械操作”,而是 “将模糊的业务猜想转 ...
2025-10-27在数字化运营中,“凭感觉做决策” 早已成为过去式 —— 运营指标作为业务增长的 “晴雨表” 与 “导航仪”,直接决定了运营动作 ...
2025-10-24在卷积神经网络(CNN)的训练中,“卷积层(Conv)后是否添加归一化(如 BN、LN)和激活函数(如 ReLU、GELU)” 是每个开发者都 ...
2025-10-24在数据决策链条中,“统计分析” 是挖掘数据规律的核心,“可视化” 是呈现规律的桥梁 ——CDA(Certified Data Analyst)数据分 ...
2025-10-24在 “神经网络与卡尔曼滤波融合” 的理论基础上,Python 凭借其丰富的科学计算库(NumPy、FilterPy)、深度学习框架(PyTorch、T ...
2025-10-23在工业控制、自动驾驶、机器人导航、气象预测等领域,“状态估计” 是核心任务 —— 即从含噪声的观测数据中,精准推断系统的真 ...
2025-10-23在数据分析全流程中,“数据清洗” 恰似烹饪前的食材处理:若食材(数据)腐烂变质、混杂异物(脏数据),即便拥有精湛的烹饪技 ...
2025-10-23在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 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 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17