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    大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在我國房地產(chǎn)市場研究中的應(yīng)用

    2015-01-02 14:06:51范志勇
    北方經(jīng)貿(mào) 2015年1期
    關(guān)鍵詞:客戶預(yù)測分析

    范志勇

    (黑龍江大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院,哈爾濱150080)

    一、引言

    隨著云時(shí)代的來臨,大數(shù)據(jù)(Big data)也吸引了越來越多的關(guān)注?!吨婆_(tái)》的分析師團(tuán)隊(duì)認(rèn)為,大數(shù)據(jù)(Bigdata)通常用來形容一個(gè)公司創(chuàng)造的大量非結(jié)構(gòu)化和半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)在下載到關(guān)系型數(shù)據(jù)庫用于分析時(shí)會(huì)花費(fèi)過多時(shí)間和金錢。大數(shù)據(jù)分析常和云計(jì)算聯(lián)系到一起,因?yàn)閷?shí)時(shí)的大型數(shù)據(jù)集分析需要像MapReduce一樣的框架來向數(shù)十、數(shù)百或甚至數(shù)千的電腦分配工作。簡言之,從各種各樣類型的數(shù)據(jù)中,快速獲得有價(jià)值信息的能力,就是大數(shù)據(jù)技術(shù)。明白這一點(diǎn)至關(guān)重要,也正是這一點(diǎn)促使該技術(shù)具備走向眾多企業(yè)的潛力。[1]

    大數(shù)據(jù)的4個(gè)“V”,或者說特點(diǎn)有四個(gè)層面:第一,數(shù)據(jù)體量巨大。從TB級(jí)別,躍升到PB級(jí)別;第二,數(shù)據(jù)類型繁多。前文提到的網(wǎng)絡(luò)日志、視頻、圖片、地理位置信息等等。第三,價(jià)值密度低。以視頻為例,連續(xù)不間斷監(jiān)控過程中,可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有一兩秒。第四,處理速度快。1秒定律。最后這一點(diǎn)也是和傳統(tǒng)的大數(shù)據(jù)分析技術(shù)有著本質(zhì)的不同。業(yè)界將其歸納為4個(gè)“V”——Volume,Variety,Value,Velocity。

    二、大數(shù)據(jù)分析在我國房地產(chǎn)市場研究中的必要性

    隨著房地產(chǎn)行業(yè)競爭的加劇,房地產(chǎn)企業(yè)要想在競爭中制勝,必然需要充分的信息支持和準(zhǔn)確的市場判斷。房地產(chǎn)行業(yè)擁有大量的數(shù)據(jù)積累,包括行業(yè)信息、經(jīng)濟(jì)環(huán)境信息、客戶信息等。這些數(shù)據(jù)是房地產(chǎn)企業(yè)市場運(yùn)作的重要參考。面對(duì)快速增長的海量數(shù)據(jù)收集,企業(yè)需要有力的數(shù)據(jù)分析工具將“豐富的數(shù)據(jù)”轉(zhuǎn)換成“有價(jià)值的知識(shí)”,否則大量的數(shù)據(jù)將成為“數(shù)據(jù)豐富,但信息貧乏”的“數(shù)據(jù)墳?zāi)埂薄?/p>

    大數(shù)據(jù)分析是從大量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)、模式,做出預(yù)測性分析的有效工具,它是現(xiàn)有的一些人工智能、統(tǒng)計(jì)學(xué)等技術(shù)在數(shù)據(jù)庫領(lǐng)域中的應(yīng)用。應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析有助于發(fā)現(xiàn)業(yè)務(wù)發(fā)展的趨勢(shì),揭示已知的事實(shí),預(yù)測未知的結(jié)果,并幫助企業(yè)分析出解決問題所需要的關(guān)鍵因素,使企業(yè)處于更有利的競爭位置。[2]

    三、大數(shù)據(jù)分析在我國房地產(chǎn)市場研究的應(yīng)用范圍

    (一)大數(shù)據(jù)分析的種類

    對(duì)于企業(yè)的海量信息存儲(chǔ),大數(shù)據(jù)分析是一種系統(tǒng)地檢查和理解大量數(shù)據(jù)的工具。大數(shù)據(jù)分析根據(jù)預(yù)定義的商業(yè)目標(biāo),對(duì)大量的企業(yè)數(shù)據(jù)進(jìn)行探索和分析,揭示其中隱含的商業(yè)規(guī)律,并進(jìn)一步生成相應(yīng)的分析、預(yù)測模型。

    大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)的是以前未知的、可理解的、可執(zhí)行的信息,所以也被稱為“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”(Knowledge Discovery in Databases)。與統(tǒng)計(jì)分析技術(shù)相比,大數(shù)據(jù)分析技術(shù)能很好地和數(shù)據(jù)庫技術(shù)相結(jié)合,而且大數(shù)據(jù)分析工具用以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中隱含的商業(yè)規(guī)律的方法已不局限于統(tǒng)計(jì)技術(shù),還包括神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、遺傳算法、自組織圖、神經(jīng)模糊系統(tǒng)等統(tǒng)計(jì)學(xué)科以外的方法。大數(shù)據(jù)分析發(fā)現(xiàn)的“知識(shí)”一方面可以用于構(gòu)建預(yù)測模型,另一方面可以被用于豐富統(tǒng)計(jì)分析師的背景知識(shí),再被統(tǒng)計(jì)分析師應(yīng)用到數(shù)據(jù)分析中。

    大數(shù)據(jù)分析任務(wù)一般可以分兩類:描述和預(yù)測。描述性分析任務(wù)刻劃數(shù)據(jù)庫中數(shù)據(jù)的一般特性。預(yù)測性分析任務(wù)在當(dāng)前數(shù)據(jù)上進(jìn)行推斷,以進(jìn)行預(yù)測。具體來講,大數(shù)據(jù)分析主要用于解決以下幾種不同事情。

    1.關(guān)聯(lián)分析(Association analysis),是尋找屬性間的相關(guān)性。兩種常用的技術(shù)是關(guān)聯(lián)規(guī)則和序列模式。關(guān)聯(lián)規(guī)則是尋找在同一事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性,比如某個(gè)住宅項(xiàng)目的目標(biāo)客戶對(duì)該項(xiàng)目各方面評(píng)價(jià)之間的相關(guān)性序列分析尋找的是事件之間時(shí)間上的相關(guān)性,如對(duì)股票漲跌、房地產(chǎn)周期的分析。

    2.分類(Classification)和預(yù)測(Prediction)。分類根據(jù)某種標(biāo)準(zhǔn)將數(shù)據(jù)庫記錄分類到許多預(yù)先定義好的類別中。例如,將房地產(chǎn)企業(yè)客戶根據(jù)消費(fèi)決策模式進(jìn)行分類;同時(shí)可以建立預(yù)測模型,給定潛在客戶的收入、職業(yè)、家庭構(gòu)成等個(gè)人屬性,預(yù)測他們的購房支出;如將房地產(chǎn)企業(yè)客戶分為潛在客戶、購買者和實(shí)際客戶。分類系統(tǒng)可以產(chǎn)生這樣的規(guī)則:“如果客戶可以并且愿意承擔(dān)每月2000元的月供,計(jì)劃在1年內(nèi)在某地區(qū)買房,那么他/她是一個(gè)潛在客戶;如果客戶至少進(jìn)行過一次業(yè)務(wù)訪問,那么他/她是一個(gè)購買者?!?/p>

    3.聚類(Clustering)是把整個(gè)數(shù)據(jù)庫分成不同的群組。它的目的是要群與群之間差別明顯,而同一群之間的數(shù)據(jù)盡量相似。聚類與分類不同:分類之前已經(jīng)知道要把數(shù)據(jù)分成哪幾類,每個(gè)類的性質(zhì)是什么;聚類則恰恰相反。

    4.演變分析(evolution analysis)描述行為隨時(shí)間變化的對(duì)象的規(guī)律或趨勢(shì),并對(duì)其建模。例如,結(jié)合人口構(gòu)成變動(dòng)趨勢(shì)、教育水平發(fā)展趨勢(shì)、社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行房地產(chǎn)消費(fèi)趨向的分析。

    5.描述和可視化(Description and Visualization),對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸約、概化或圖形描述等。例如,通過空間聚集和近似計(jì)算對(duì)一些具體的地理位置概化聚類,形成對(duì)某區(qū)域的形象化描述。

    (二)大數(shù)據(jù)分析的市場研究價(jià)值

    大數(shù)據(jù)技術(shù)在商業(yè)上實(shí)際應(yīng)用十分豐富。應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),可以幫助房地產(chǎn)行業(yè)找出有價(jià)值的信息,十分有助于企業(yè)發(fā)現(xiàn)商機(jī)、制定開發(fā)計(jì)劃與營銷策略。對(duì)于房地產(chǎn)市場研究,大數(shù)據(jù)分析可以應(yīng)用于宏觀經(jīng)濟(jì)形勢(shì)研究、市場發(fā)展趨勢(shì)研究、樓盤供應(yīng)研究、競爭對(duì)手研究、客戶研究。目前,專業(yè)市場研究公司對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)的調(diào)研主要集中在客戶需求分析方面,并積累了一定的經(jīng)驗(yàn),因此,筆者主要探討房地產(chǎn)客戶信息的大數(shù)據(jù)分析。

    (三)大數(shù)據(jù)分析在房地產(chǎn)客戶研究中有著具體的應(yīng)用

    房地產(chǎn)行業(yè)的客戶信息有許多特點(diǎn),一方面房地產(chǎn)行業(yè)面對(duì)的客戶群廣泛,而且客戶的特征描述的結(jié)構(gòu)復(fù)雜,另一方面房地產(chǎn)客戶需求的層次不一,且易受外界因素影響,具有多層次性和多變性。[3]

    對(duì)于復(fù)雜、多樣而且擅變的客戶信息,房地產(chǎn)行業(yè)客戶信息的大數(shù)據(jù)分析有助于識(shí)別客戶購買行為,發(fā)現(xiàn)客戶購買模式和趨勢(shì)。從而,幫助房地產(chǎn)企業(yè)改進(jìn)服務(wù)質(zhì)量,取得更好的客戶關(guān)系和滿意程度,設(shè)計(jì)更好的營銷方案,減少商業(yè)成本。根據(jù)已有的大數(shù)據(jù)分析經(jīng)驗(yàn),大數(shù)據(jù)分析在房地產(chǎn)行業(yè)的應(yīng)用可以歸納成以下幾個(gè)方面。

    1.客戶細(xì)分:聚類,有效的劃分目標(biāo)客戶群。

    2.客戶保留:分類回歸、關(guān)聯(lián)分析,識(shí)別無效的客戶及流失的客戶的消費(fèi)決策模式,幫助企業(yè)識(shí)別現(xiàn)有客戶中相似的潛在流失客戶,以便采取預(yù)防措施。

    3.客戶拓展:分類,關(guān)聯(lián)分析,有針對(duì)性的發(fā)現(xiàn)客戶的反應(yīng)行為模式,用來將潛在客戶列表中的客戶排序,以便找出哪些是對(duì)所提供的服務(wù)最感興趣的客戶。

    4.升級(jí)服務(wù):分類,預(yù)測,通過對(duì)客戶行為特點(diǎn)的跟蹤分析,對(duì)客戶將來的行為進(jìn)行預(yù)測分析,用預(yù)測得到的評(píng)分為每個(gè)客戶選出最合適的幾種服務(wù)方案。

    5.活動(dòng)分析:多維分析,通過比較熱銷期間的銷售量和交易數(shù)量等有關(guān)情況,分析營銷手段的有效性。

    6.銷售預(yù)測:特征化、關(guān)聯(lián)分析,在項(xiàng)目開發(fā)的不同階段,如:開盤、熱銷、封頂、現(xiàn)房,成交客戶和意向客戶的屬性特點(diǎn)。

    7.需求描述:特征化、多維分析,提供強(qiáng)有力的多維分析和可視化工具,方便企業(yè)進(jìn)行帶有復(fù)雜條件的聚集上的分析。

    8.需求預(yù)測:層次分析、關(guān)聯(lián)分析,通過比較出不同類型的消費(fèi)者對(duì)各種價(jià)值構(gòu)成的排序,找出各價(jià)值構(gòu)成中的相關(guān)性。

    四、如何在我國房地產(chǎn)市場研究中利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

    (一)明確商業(yè)目標(biāo)

    應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析的首要任務(wù)就是明確需要達(dá)到什么樣的商業(yè)目標(biāo),并描述出需要解決的問題。目標(biāo)的描述應(yīng)該細(xì)化、清楚,以便于選擇合適的挖掘方法,也方便檢測大數(shù)據(jù)分析效果,判斷建立的模型的有效性。

    有些目標(biāo)是大而空的目標(biāo):獲得客戶行為的了解;在數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)有用的模型;發(fā)現(xiàn)一些有意思的東西。而另外一些目標(biāo)有較強(qiáng)操作性:發(fā)現(xiàn)哪些客戶不受某種促銷手段的影響;找出項(xiàng)目封頂時(shí)哪類客戶成交率增加。

    (二)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備

    基于大數(shù)據(jù)分析的商業(yè)目標(biāo),提取所需要的數(shù)據(jù)。為了保證數(shù)據(jù)的質(zhì)量,除了對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行檢查和修正外,還需要考慮不同源之間數(shù)據(jù)的一致性問題。

    如果數(shù)據(jù)集包含過多的字段,需采用一定的方法找到對(duì)模型輸出影響最大的字段,適當(dāng)減少輸入的字段。常用的方法包括:“描述型大數(shù)據(jù)分析”、連結(jié)分析等。

    很多變量如果組合起來(加、減、比率等)會(huì)比這些變量自身影響力更大。一些變量如果擴(kuò)大它的范圍會(huì)成為一個(gè)非常好的預(yù)測變量,比如用一段時(shí)間內(nèi)收入變化情況代替一個(gè)單一的收入數(shù)據(jù)。因此,在數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段需考慮是否創(chuàng)建一些新的變量。

    處理缺失數(shù)據(jù)也是數(shù)據(jù)準(zhǔn)備階段的一個(gè)重要工作。有些缺值本身就非常有意義。例如:富有的顧客會(huì)忽略“收入”,或者不在乎價(jià)格的影響。

    (三)建立模型

    建立模型是一個(gè)反復(fù)的過程。首先需要選擇適合解決當(dāng)前問題的模型。對(duì)模型的選擇過程可能會(huì)啟發(fā)對(duì)數(shù)據(jù)的理解并加以修改,甚至改變最初對(duì)問題的定義。

    一旦選擇了模型的類型及應(yīng)用的方法,所選擇的模型將決定對(duì)數(shù)據(jù)的預(yù)處理工作。例如,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)需要做數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換,有些大數(shù)據(jù)分析工具可能對(duì)輸入數(shù)據(jù)的格式有特定的限制等。

    (四)輸出結(jié)果的評(píng)價(jià)和解釋

    模型建立好之后,必須評(píng)價(jià)其結(jié)果,解釋其價(jià)值。在實(shí)際應(yīng)用中,模型的準(zhǔn)確率會(huì)隨著應(yīng)用數(shù)據(jù)的不同發(fā)生變化。但準(zhǔn)確度自身并不一定是選擇模型的正確評(píng)價(jià)方法。對(duì)輸出結(jié)果的理解需要進(jìn)一步了解錯(cuò)誤的類型和由此帶來的相關(guān)費(fèi)用的多少。如果模型每個(gè)不同的預(yù)測錯(cuò)誤所需付出的代價(jià)(費(fèi)用)也不同的話,代價(jià)最小的模型(而不一定是錯(cuò)誤率最小的模型)將是較好的選擇。

    (五)實(shí)施

    模型在建立并經(jīng)驗(yàn)證之后,可以有兩種主要的使用方法。一種是提供給分析人員做參考,由他通過查看和分析這個(gè)模型輸出,并做出解釋和方案建議;另一種是把模型應(yīng)用到不同的數(shù)據(jù)集上。模型可以用來標(biāo)示一個(gè)事例的類別,給一類客戶打分等,還可以用模型在數(shù)據(jù)庫中選擇符合特定要求的記錄,以用其他工具做進(jìn)一步分析。

    五、結(jié)論

    大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在房地產(chǎn)市場研究中還處于嘗試階段,在應(yīng)用中還有很多具體的問題有待解決,但畢竟給我們提供了一個(gè)對(duì)房地產(chǎn)市場進(jìn)行科學(xué)研究的方法。[4]在實(shí)踐中還有很多新領(lǐng)域需要探索,對(duì)此我們需要時(shí)間和不斷實(shí)踐來磨合,但我們有理由相信在房地產(chǎn)市場研究中大數(shù)據(jù)分析技術(shù)會(huì)發(fā)揮越來越重要的作用。

    [1] 栗 蔚,魏 凱.大數(shù)據(jù)的技術(shù)、應(yīng)用和價(jià)值變革[J].電信網(wǎng)技術(shù),2013(7):6-10.

    [2] 李國杰.大數(shù)據(jù)研究:未來科技及經(jīng)濟(jì)社會(huì)發(fā)展的重大戰(zhàn)略領(lǐng)域:大數(shù)據(jù)的研究現(xiàn)狀與科學(xué)思考[J].中國科學(xué)院院刊,2012,27(6):647-657.

    [3] 范志勇.中國房地產(chǎn)政策回顧與探析[J].學(xué)術(shù)交流,2008(8):60-66.

    [4]王飛躍.知識(shí)產(chǎn)生方式和科技決策支撐的重大變革:面向大數(shù)據(jù)和開源信息的科技態(tài)勢(shì)解析與決策服務(wù)[J].中國科學(xué)院院刊,2012,27(5):527-537.

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