京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
作者 | AlfredWu
来源 | Alfred数据室
又是一年毕业季,到了夏招面试上岗工作、租房选地乃至更换城市的时候了。这对于“回望楼价又一年”的小伙伴们来说,也意味着又到了搬家换房子的时候了。北上广深四个一线城市,哪个城市的租房更加友好呢?城市各区域的租金是怎么分布的?离地铁口远近、房子大小、是否公寓房、精装简装、集中供暖等,租房时应该优先考虑哪些因素呢?一堆问题困扰着我们。
我们获取了某租房网站北上广深四个城市的所有租房数据(时间节点:2019年3月25日),数据共有105258条。老规矩,分析走起。
租房分布,也就是租房房源都在城市的哪个区域更多。
我们把北上广深四个城市的房源都以小点的形式投射在地图上,先来看看北京的。
北京的租房房源有18012条,可以看到除了周边的昌平、顺义、通州、大兴、房山、门头沟等区中心有集中房源外,北京的房子主要集中在二环外四环内,当然这片区域也是最贵的。其中朝阳区的房源最多,占了整个北京房源的1/3,要不咋说朝阳群众666呢。海淀、丰台次之。
上海也一样,除了周边的宝山、嘉定、青浦、松江、奉贤等区中心有房源外,房源主要集中在中心城区+浦东(地铁网范围内)。总共27311条房源,浦东就有7000多条,比例超过1/4。
(注:由于广州各区的商圈有交叉,所以广州各区的房源数量稍有偏差)
广州房源在四个城市中是最多的,共有39457条,主要集中在白云、天河、越秀、荔湾,以及海珠和番禺。其中白云、天河和番禺房源都超过6000条,选择丰富,不过看图也知道,3号线通勤压力巨大。
深圳的房源共有20054条,更集中在各区,除了四个新区零星分布的房源外,主要还是分布在宝安、南山(科技园)、福田、罗湖、龙岗区中心,以及坂田、布吉、3号线沿线,11号线沿线(是市中心的租金太贵了吧?)
租房房源分布透露出来的信息其实不多,我们更关心的是各区域的价格。为此我们计算了各房源每平米每月的租金,并绘制了热力地图,先来看北京的。
可以看到北京市每平米租金大于100元的房子集中在四环以内以及四环东北边。租金最贵的房子集中在西城区(金融街)、东城区(王府井)、朝阳区(朝阳公园)、海淀区(北大)。想要花2000块钱租一间20平的房子,要么去五环外,要么去西南边上。
按商圈来看,每平米平均租金前50的商圈中,北京就占了27个,上海和深圳分别是11和10个,广州最少,只有2个。
北京每平米平均租金前10的商圈,租金在每平米200元左右徘徊。最贵的商圈东单,每平米要239元,也就意味着,在东单租一个30平的房子,一个月需要7170块钱,租一个80平的房子,一个月需要19120元。
可见上海每平米租金大于100元的房源主要集中在静安、黄浦、长宁、徐汇和浦东。中心市区几乎没有每平米租金低于100元的。出了市区,房价低于100元可选择的区域还是比较多的。
上海每平米平均租金前10的商圈较北京要好一些,租金在170元左右徘徊。其中租金最高的商圈新天地,每平米租金为213元。
相较北京和上海,广州每平米月租金明显以100元以下的房源占主导。100元以上的比较零星,主要分布在体育中心、跑马场、以及岗顶站周围,荔湾、越秀中心也有一些。看来广州还是一个租房比较友好的城市啊。
另外可以看到位于南边的番禺区,房源多,而且基本每平米租金都在50元以内,2000元内能租一个40平的房子,番禺广场坐地铁到体育西只需半个小时,票价7元(6折4.2元),这也不失为一个选择,只是坐3号线可能被挤扁。
广州前10的商圈每平米月租金相较北京上海也是整体便宜。最贵的是越秀的二沙岛181元,以及解放北和人民北,再者是天河的珠江新城。
深圳每平米租金大于100元的房源主要集中在南山区(深大、深圳湾、科技园)、福田区(特别是梅林和香蜜湖)、以及罗湖区。宝安、龙华、布吉主要以每平米租金50-100元为主,11号线碧头端以及龙岗区主要以每平米租金50元以内为主(是不是有很多小伙伴愿意租在这里,搭地铁去市区上班的?)。
再看前10的商圈,果然深圳湾以每平米租金194元领先,然后是福田中心和香蜜湖。
租房,其中一个终点考虑的因素就是距离地铁的远近。我们把个城市房源距离最近地铁站的距离跟每平米租金进行了回归分析,并且计算了相关系数。
可以看到,最近地铁距离和每平米租金之间当然是有相关性的,距离地铁越近,租金越贵。北上广深的相关系数分别是-0.13,-0.17,-0.12,-0.13,可见,上海地铁站的距离对租金的影响最大,广州最小。
我们还计算了各城市地铁距离每100米的租金均价。
可见,北京市只要地铁在900以内,每平米租金变化不大。900米和1000米租金差距为12.5元,也就是说,租一个20平的房子,距离地铁站900米和1000米的租金差距是250元。
上海市只要地铁在700以内,每平米租金变化不大,700以上租金开始明显下降。
广州市每平米租金明显比其它城市低。同样,只要地铁在900以内,租金变化不大。900米和1000米租金差距为12元。
深圳市只要地铁在400以内,租金变化不大。400米和500米租金差距为17.6元。也就是说,租一个20平的房子,距离地铁站400米和500米的租金差距是352元。
先来看这么一张图:
我们把各城市房源的面积和每平米均价绘制出关系图。可以看到,不管是哪个城市,出租面积在15平米以内的房子每平米租金都是最贵的,当然这里不排除租金贵的区域有更多单独出租的小房间这个原因。但是还是可以看出来,如果有认识的好友一起租大房子,不仅每平米的租金更便宜,而且还可以有一个大点的公用客厅。
现在公寓房越来越多,我们在面临选择的时候,都会想是租个人房源好还是公寓好呢?个人房源质量参差不齐,遇上好的真不容易。而公寓统一装修,风格现代,但是却有各种各样的问题(甲醛、隔音、乱收费等)。
这里给大家提供另一维度的思考:价格。
(注:由于该租房网站网上对北京、上海的公寓标注很少,只占总房源数量的2%和4%,所以只展示广州和深圳的数据)
广州和深圳公寓数量占总房源数量的20%和51%(深圳怎么那么多公寓?)。可见广州和深圳公寓都要比个人房源贵一些,广州平均每平米贵12元,深圳贵2元。
这看起来也贵不了多少啊。真的是这样吗?
精装简装又是一个问题。所谓精装,以我们租房子的经验,就是重新刷过墙,简装呢,就是看起来破破旧旧的房子。
可以看到,北上广深精装的房子比简装的房子平均每平米租金要分别贵:28、16、35、46元。深圳的精简装差别最大。也就是说,在深圳租一个20平精装的房子要比简装的贵上920元!
那么精装的公寓跟精装的个人房源有没有差别呢?
可以看到,在广州和深圳,精装公寓都是要比个人房源贵上很多的。广州个人房源精装和简装租金几乎无差别,但精装公寓比精装个人房源每平米租金要贵上77元(一倍不止)!深圳要贵46元。也就是说,在广州租一个20平的房子,精装公寓要比个人房源贵上1540元!
租房子的伙伴们心头都有一个痛,就是每个月都要准时为别人还房贷。那按照各城市每平米平均租金,租多久所付的租金可以在该城市买下一套房呢?
可见,按照北上广深当前的房价,50年左右的租金可以在城市买下一套房。其中深圳最低,只需要48年(也就意味着深圳的小伙伴们心头最痛)。
除掉首付,租金和月供其实差不多。是咬咬牙凑首付供房,还是继续租房,见仁见智吧。
我们统计了北上广深各城市房源最多的3种户型。
可见,北上广都偏爱2室1厅1卫的房子,而深圳却是1室0厅1卫的房子最多,看来,在深圳奋斗的人,能住带厅的房子已经不容易了。不过四个城市都是小户型出租的居多。
最后,我们对每个房源的标签进行了统计,并且绘制了词云图,可以看出各城市租房时思考的侧重点。
可见:
1. 在北京集中供暖可是大事,数据表明,北京集中供暖的房子比其它房子每平米租金要贵上8.5元;
2. 北上广深都很看重地铁;
3. 上海租房流行双卫生间,广州流行独栋公寓;
4. 广州和深圳对租客性别有限制。
最后,希望大家都租到满意的房子吧。也希望最近的两会代表可不可以关注一下租房市场以及咱们这些苦逼的租客,比心!
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 销售漏斗阶段判断 题目:销售漏斗模型中,通过广告、社交媒体等方式触达品牌信息(如浏览品 ...
2026-09-07在Python数据分析中,Pandas库的DataFrame是最核心、最常用的结构化数据表对象,类似于Excel的二维表格,具备规整的行列结构、字 ...
2026-09-07在数据分析、经营复盘、业绩预测与经济统计工作中,平均增速(平均增长率)是衡量数据长期变化趋势、业务发展快慢的核心指标。不 ...
2026-09-07 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 ...
2026-09-07随着大数据技术的快速发展,商业竞争逐步从传统的经验式经营转变为数据驱动的精细化运营。海量的用户行为数据、交易数据、运营数 ...
2026-09-04CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 1. 波士顿矩阵(BCG Matrix) 定义: BCG于1970年提出的业务组合分析工具,以"市场增长率"(纵 ...
2026-09-04 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, ...
2026-09-04数据透视表是Excel与Power BI中最核心的数据分析工具,具备快速汇总、维度拆分、动态筛选的能力,可高效完成数据归类与统计展示 ...
2026-09-03在Power BI数据分析可视化场景中,堆积柱状图+折线图是最常用的复合图表组合。堆积柱状图适合展示各细分维度当期数值、结构占比 ...
2026-09-03 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”“ ...
2026-09-03CDA数据分析师 出品 作者:李诗怡 一、8个核心数据清洗函数 1. TRIM:一键清除多余空格(最常用) 作用:仅保留文本中"单词/字 ...
2026-09-02数据分析的核心并非单纯操作工具、整理报表或绘制图表,而是依靠科学的思维逻辑挖掘数据价值、解释业务现象、指导经营决策。在完 ...
2026-09-02在社会经济、产业研究、区域治理与大数据实证分析中,面板数据是最具研究价值的数据类型。面板数据同时包含截面维度与时间维度信 ...
2026-09-02 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 ...
2026-09-02在数据驱动决策的体系中,数据分析按照分析目的可分为描述性分析、诊断性分析、预测性分析与指导性分析四大类型。其中,诊断性分 ...
2026-09-01网络请求是Python爬虫开发、接口测试、数据拉取的核心基础功能,Python生态中主要依靠 urllib 和 requests 两大库实现HTTP请求操 ...
2026-09-01 很多数据分析师面对业务问题时,常常感到“知道要分析,却不知道用什么方法”。其实,数据分析并非无章可循——从三大基础范 ...
2026-09-01在数据库设计与业务数据维护中,自增ID是数据表最常用的主键字段,用于唯一标识每一条业务数据,正常状态下ID应保持连续递增。但 ...
2026-08-31在数理统计、数据分析、经济测算与日常量化评估中,平均值是刻画数据集中趋势、反映整体水平的基础核心指标。在实际应用中,最常 ...
2026-08-31在数据驱动的时代,数据分析早已不是“凭经验、靠感觉”的零散操作,而是一套具备固定逻辑、标准化流程的系统方法——这就是数据 ...
2026-08-31