數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)中的應(yīng)用

王飛 王學(xué)明 王新一

摘要分析了各種房地產(chǎn)應(yīng)用軟件，將數(shù)據(jù)挖掘技木引入房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)設(shè)計(jì)中，結(jié)合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)和決策支持系統(tǒng)，建立了基于粗糙集數(shù)據(jù)預(yù)處理的支持向量機(jī)預(yù)警模型，運(yùn)用3σ警界控制原理確定各狀態(tài)區(qū)間，劃分出不同的警度，并提出了房地產(chǎn)市場(chǎng)預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)的完整解決方案，最后，結(jié)合銀川市的實(shí)際情況，構(gòu)建了銀川市房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)指標(biāo)體系。

關(guān)鍵詞房地產(chǎn)，數(shù)據(jù)挖掘，粗糙集理論，支持向量機(jī)

中圖分類(lèi)號(hào)TP392文獻(xiàn)標(biāo)志碼A 文章編號(hào)：1006-8228(2012)01-24-03

O引言

近幾年來(lái)，計(jì)算機(jī)技術(shù)的飛速發(fā)展，為房地產(chǎn)預(yù)警與計(jì)算機(jī)技術(shù)的結(jié)合提供了前所未有的發(fā)展機(jī)遇和技術(shù)支持。數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以其強(qiáng)大的決策支持功能和良好的發(fā)展前景而受到越來(lái)越多的關(guān)注。進(jìn)入21世紀(jì)，隨著我國(guó)經(jīng)濟(jì)體制改革和商品經(jīng)濟(jì)的發(fā)展，房地產(chǎn)業(yè)正在迅速崛起。為了全面、及時(shí)、準(zhǔn)確地掌握房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行狀況，加強(qiáng)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的監(jiān)測(cè)和調(diào)控，避免房地產(chǎn)幣場(chǎng)非常態(tài)波動(dòng)的出現(xiàn)，必須盡快建立房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)的預(yù)警和對(duì)房地產(chǎn)投資、消費(fèi)的引導(dǎo)，為政府制定房地產(chǎn)政策，保證房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)健康、持續(xù)、穩(wěn)定的發(fā)展提供重要的手段和決策依據(jù)。

1研究思路

本文先采用定性與定量相結(jié)合的分析方法選取兩個(gè)在房地產(chǎn)行業(yè)最具代表性的指標(biāo)，再利用粗糙集對(duì)選定的指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和指標(biāo)約簡(jiǎn)，最終確定影響房地產(chǎn)行業(yè)發(fā)展的重要指標(biāo)并建立房地產(chǎn)預(yù)警指標(biāo)體系。分布式系統(tǒng)、數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)展給以上問(wèn)題的解決帶來(lái)了新的契機(jī)。

我們從建立房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)的各類(lèi)經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)，以及宏觀經(jīng)濟(jì)中與房地產(chǎn)相關(guān)性較強(qiáng)的經(jīng)濟(jì)統(tǒng)計(jì)指標(biāo)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)入手，充分利用房地產(chǎn)預(yù)警理論和方法的研究成果，建立各種預(yù)測(cè)、預(yù)警模型，并引入基于粗糙集數(shù)據(jù)預(yù)處理的支持向量機(jī)預(yù)警模型的，組成模型庫(kù)管理系統(tǒng)。同時(shí)，結(jié)合銀川幣的實(shí)際情況，采集銀川市不同時(shí)期的歷史數(shù)據(jù)，建立存貯非量化預(yù)警信息和相關(guān)知識(shí)的輔助信息庫(kù)作為補(bǔ)充，并運(yùn)用3σ警界控制原理對(duì)各狀態(tài)的區(qū)間進(jìn)行確定，劃分出不同的警度。最后根據(jù)警限值將預(yù)測(cè)值轉(zhuǎn)化為警度并進(jìn)行預(yù)報(bào)。用戶可交互地為預(yù)警系統(tǒng)的定量分析補(bǔ)充定性分析的信息。

2房地產(chǎn)預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)設(shè)計(jì)

2.1系統(tǒng)總體設(shè)計(jì)

房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)，簡(jiǎn)單地說(shuō)，就是能夠事先發(fā)出房地產(chǎn)警告信號(hào)的系統(tǒng)。房地產(chǎn)預(yù)警預(yù)報(bào)在本質(zhì)上是以管理信息系統(tǒng)為基礎(chǔ)，兼有決策支持系統(tǒng)功能的計(jì)算機(jī)預(yù)警預(yù)報(bào)信息系統(tǒng)。房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)是構(gòu)建在分布式系統(tǒng)構(gòu)建之上，隨著數(shù)據(jù)的挖掘和時(shí)間變化而調(diào)整信息的，其數(shù)據(jù)的傳遞都是由系統(tǒng)的多方用戶即各房地產(chǎn)相關(guān)部門(mén)、決策者等交互完成。系統(tǒng)總體結(jié)構(gòu)如圖1所示。整個(gè)系統(tǒng)從硬件的角度來(lái)看，每個(gè)應(yīng)用程序由客戶端和服務(wù)器通過(guò)因特網(wǎng)或局域網(wǎng)連接來(lái)實(shí)現(xiàn)其功能。從軟件設(shè)計(jì)的角度看，整個(gè)系統(tǒng)采用分布式的表示層、功能層、資源層的三層結(jié)構(gòu)。表示層位于客戶端，功能層是整個(gè)應(yīng)用程序中最為重要的一層，對(duì)應(yīng)于一個(gè)或多個(gè)用戶界面，是整個(gè)系統(tǒng)的價(jià)值的體現(xiàn)，資源層由幾個(gè)相關(guān)信息數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)、房地產(chǎn)市場(chǎng)信息知識(shí)庫(kù)和模型庫(kù)組成，一般存放于服務(wù)器上。表示層主要是及時(shí)響應(yīng)用戶發(fā)來(lái)的請(qǐng)求，驗(yàn)證每個(gè)用戶請(qǐng)求的權(quán)限，并將所請(qǐng)求的最終數(shù)據(jù)返傳給客尸端。

2.2數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)整體設(shè)計(jì)

基于數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)以數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)技術(shù)為核心，以聯(lián)機(jī)分析技術(shù)和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)為基礎(chǔ)，把原始數(shù)據(jù)系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的主要內(nèi)容是匯集和整理成不同的數(shù)據(jù)庫(kù)群體，通過(guò)合理、全面的數(shù)據(jù)管理，再利用粗糙集對(duì)選定的指標(biāo)進(jìn)行數(shù)據(jù)預(yù)處理和指標(biāo)約簡(jiǎn)，使最終用戶可對(duì)獲得數(shù)據(jù)作直接處理，用以進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。預(yù)警預(yù)報(bào)所需數(shù)據(jù)要能反映基本數(shù)據(jù)所體現(xiàn)的整體趨向或隨時(shí)間變化而表現(xiàn)出來(lái)的變化趨勢(shì)，因此必須對(duì)基本數(shù)據(jù)進(jìn)行分類(lèi)、析取、歸納、加工等處理才能得到這些數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)構(gòu)成數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)源，通過(guò)建立提取器，將來(lái)自數(shù)據(jù)原的、影響數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的數(shù)據(jù)定期的轉(zhuǎn)化為數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)模式。當(dāng)數(shù)據(jù)源中數(shù)據(jù)發(fā)生變化時(shí)，集成對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行過(guò)濾、轉(zhuǎn)化和綜合，并和其他數(shù)據(jù)合并，把新的數(shù)據(jù)集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中。

為了建立一個(gè)質(zhì)量過(guò)關(guān)的數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)需要做好以下幾個(gè)工作。(1)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)設(shè)計(jì)。主要任務(wù)是數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)環(huán)境的定義和設(shè)置，(2)數(shù)據(jù)抽取。從外部數(shù)據(jù)源定期提取數(shù)據(jù)并變換數(shù)據(jù)，對(duì)所獲得的源數(shù)據(jù)進(jìn)行一些必要的加工處理，使其符合數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中數(shù)據(jù)庫(kù)可以有組織和存儲(chǔ)管理的數(shù)據(jù)格式和語(yǔ)義規(guī)范。(3)數(shù)據(jù)管理。數(shù)據(jù)的維護(hù)和分配，支持?jǐn)?shù)據(jù)處理和應(yīng)用。各種數(shù)據(jù)的存儲(chǔ)分發(fā)及分布到多個(gè)不同的數(shù)據(jù)庫(kù)服務(wù)器。數(shù)據(jù)的轉(zhuǎn)儲(chǔ)、恢復(fù)和維護(hù)，安全性檢測(cè)和定義等。

2.3數(shù)據(jù)挖掘

從信息源獲取信息，并將它們組織集成到數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，其目的在于對(duì)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)中的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和綜合，我們采用了數(shù)據(jù)挖掘等第三方工具，對(duì)目前已有的信息進(jìn)行挖掘，以加強(qiáng)系統(tǒng)預(yù)警功能。數(shù)據(jù)挖掘是在數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)的基礎(chǔ)上進(jìn)行知識(shí)發(fā)現(xiàn)。概括起來(lái)，它具有以下特點(diǎn)(1)需要對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，(2)對(duì)模糊查詢要求，可以尋找用戶可能感興趣的信息，(3)它把大量的原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成有價(jià)值的知識(shí)，用于描述過(guò)去的趨勢(shì)和預(yù)測(cè)未來(lái)的趨勢(shì)，(4)能迅速響應(yīng)數(shù)據(jù)量陜速增長(zhǎng)。

2.4需求分析

房地產(chǎn)預(yù)警的—般流程如圖2所示。系統(tǒng)開(kāi)發(fā)的主要內(nèi)容是建立數(shù)據(jù)庫(kù)數(shù)據(jù)倉(cāng)庫(kù)，利用數(shù)據(jù)挖掘模型，選取最能代表房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)發(fā)展的指標(biāo)。預(yù)測(cè)是房地產(chǎn)預(yù)警的核心。房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)運(yùn)行流程的實(shí)施步驟大致可歸納為(1)確定房地產(chǎn)預(yù)警監(jiān)測(cè)的對(duì)象；(2)尋找警情產(chǎn)生的根原，(3)選定警兆指標(biāo)，(4)確定警限(5)核算綜合預(yù)警指數(shù)，(6)劃分警級(jí)，(7)預(yù)報(bào)警度。其中明確警情是預(yù)警的前提，也是房地產(chǎn)預(yù)警研究的基礎(chǔ)，尋找警源，分析警兆，確定警限是對(duì)引起警情的各類(lèi)因素作出定性和定量分析，而預(yù)報(bào)警度則是預(yù)警的目標(biāo)。

3銀川市房地產(chǎn)預(yù)警實(shí)證分析

伴隨著西部大開(kāi)發(fā)政策的逐步實(shí)施，銀川作為最適宜居住的城市之一，在城幣環(huán)境、幣政配套的不斷完善、房地產(chǎn)市場(chǎng)需求不斷走高及商品房綜合品質(zhì)提升等因素影響下，房地產(chǎn)幣場(chǎng)呈現(xiàn)出了房?jī)r(jià)開(kāi)始逐漸走高，商品房投資額增幅加大，內(nèi)部結(jié)構(gòu)不平衡等發(fā)展偏熱的跡象。

3.1方法論

(1)評(píng)價(jià)無(wú)非就是對(duì)指標(biāo)運(yùn)行處于正常、基本正常、異常等何種狀態(tài)等作出判斷。這種判斷應(yīng)該基于成熟的定量分析工具同經(jīng)驗(yàn)分析的結(jié)合。本文用警界控制原理對(duì)各狀態(tài)的區(qū)間進(jìn)行確定，采用兩倍標(biāo)準(zhǔn)差作為房地產(chǎn)預(yù)警系統(tǒng)指標(biāo)是否異常(過(guò)熱或過(guò)冷)的依據(jù)。同時(shí)，選擇偏離均值一倍到兩倍的區(qū)間作為預(yù)警指標(biāo)偏熱與偏冷區(qū)間，在均值正負(fù)一倍標(biāo)準(zhǔn)差內(nèi)的區(qū)間為正常區(qū)間。

(2)粗糙集理論與支持向量機(jī)模型。粗糙集理論是由波蘭科學(xué)家z Pawlak自1982年研究信息系統(tǒng)邏輯特性時(shí)發(fā)展起來(lái)的理論。粗集理論是一種處理模糊與不確定知識(shí)的數(shù)學(xué)算法，它能有效地分析和處理各種不精確、不一致和不完整的信息，并從中發(fā)現(xiàn)隱含的知識(shí)，揭示潛在的規(guī)律。SVM算法的實(shí)質(zhì)

是采用智能算法求解一個(gè)具有線性約束的二次凸規(guī)劃問(wèn)題，因此該算法的解一定是惟一的、全局的和最優(yōu)的。我們采用支持向量機(jī)建立房地產(chǎn)預(yù)測(cè)模型，對(duì)房地產(chǎn)幣場(chǎng)的未來(lái)供需形勢(shì)進(jìn)行預(yù)測(cè)。

3.2樣本數(shù)據(jù)的收集和選取

基于專(zhuān)家意見(jiàn)及銀川市房地產(chǎn)市場(chǎng)的具體特征，本文擬使用以下16個(gè)指標(biāo)作為房地產(chǎn)幣場(chǎng)預(yù)警的初始指標(biāo)體系，這16個(gè)指標(biāo)分別為房屋空置面積、房屋竣工面積、空置率、商品房銷(xiāo)售額、商品房交易面積、人均住宅面積、房屋出租面積、全社會(huì)住宅投資、全社會(huì)固定資產(chǎn)投資、土地開(kāi)發(fā)投資、商品房建設(shè)投資、房地產(chǎn)價(jià)格、土地交易價(jià)格指數(shù)、房地產(chǎn)增加值、國(guó)內(nèi)生產(chǎn)總值、物價(jià)指數(shù)。

房地產(chǎn)業(yè)的波動(dòng)是外部因素沖擊和內(nèi)部機(jī)制傳導(dǎo)的綜合結(jié)果。我們結(jié)合銀川市房地產(chǎn)業(yè)的具體數(shù)據(jù)，運(yùn)用基于粗集的屬性歸約方法對(duì)不同時(shí)期的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理，采用粗糙集數(shù)據(jù)預(yù)處理的支持向量機(jī)預(yù)警模型，然后運(yùn)用警界控制原理對(duì)各狀態(tài)的區(qū)間進(jìn)行確定，并以此劃分出不同的警度，最后根據(jù)警限值將預(yù)測(cè)值轉(zhuǎn)化為警度并進(jìn)行預(yù)報(bào)。通過(guò)分析得出銀川市房地產(chǎn)綜合預(yù)警指數(shù)如圖3所示：

4綜合分析

由上圖可判斷，銀川市房地產(chǎn)市場(chǎng)的發(fā)展大致分為三個(gè)階段，即偏冷運(yùn)行階段、正常運(yùn)行階段，偏熱運(yùn)行階段。綜合看銀川市房地產(chǎn)發(fā)展是基本正常的、房?jī)r(jià)是穩(wěn)中上升的。但從2003年起銀川房地產(chǎn)出現(xiàn)了波動(dòng)，2005年起銀川市房地產(chǎn)發(fā)展處于“偏熱”的狀況，并呈現(xiàn)持續(xù)上升的趨勢(shì)，而之前的時(shí)間處于平衡狀態(tài)在未來(lái)幾年市場(chǎng)運(yùn)行很可能亮紅燈，會(huì)有房地產(chǎn)泡沫產(chǎn)生的危險(xiǎn)，因此，需結(jié)合市場(chǎng)與政府調(diào)控的雙向機(jī)制保持銀川房地產(chǎn)市場(chǎng)健康、有序的發(fā)展。

在近十年里我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)呈現(xiàn)發(fā)展過(guò)熱的狀況，房?jī)r(jià)上漲過(guò)快，給人民的生活帶來(lái)了沉重的負(fù)擔(dān)，在對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)造成巨大影響的同時(shí)，也對(duì)整個(gè)社會(huì)的穩(wěn)定發(fā)展帶來(lái)了不少負(fù)面影響。以保障國(guó)民經(jīng)濟(jì)持續(xù)、快速發(fā)展為出發(fā)點(diǎn)對(duì)房地產(chǎn)預(yù)警進(jìn)行研究，更好地對(duì)未來(lái)的房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行和發(fā)展形勢(shì)做出準(zhǔn)確判斷，并對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)現(xiàn)有狀況是過(guò)熱或過(guò)冷的失衡原因快捷地發(fā)出警報(bào)，可以幫助相關(guān)部門(mén)及時(shí)調(diào)整相應(yīng)的產(chǎn)業(yè)發(fā)展政策以保持其供需平衡，推動(dòng)我國(guó)房地產(chǎn)行業(yè)持續(xù)、穩(wěn)定、健康的發(fā)展。因此進(jìn)行房地產(chǎn)行業(yè)形勢(shì)預(yù)警研究具有重要的理論價(jià)值和社會(huì)意義。

針對(duì)銀川市房地產(chǎn)市場(chǎng)的警情狀況和市場(chǎng)特點(diǎn)，為抑制房?jī)r(jià)上漲過(guò)快，穩(wěn)定房地產(chǎn)市場(chǎng)所應(yīng)采取的一些措施包括一，制定相關(guān)的土地政策，改變商品住宅供應(yīng)結(jié)構(gòu)，堅(jiān)持以住房為主的土地供應(yīng)，嚴(yán)格控制土地價(jià)格和土地囤積，從嚴(yán)查處土地違法行為，二，加強(qiáng)二級(jí)市場(chǎng)、租賃市場(chǎng)的建設(shè)，搞好城市規(guī)劃管理，合理配置住房資源，加快建立并完善預(yù)警預(yù)報(bào)系統(tǒng)，三，政府結(jié)合市場(chǎng)進(jìn)行相應(yīng)的調(diào)控，嚴(yán)格把守貸款申請(qǐng)等金融工作，限制炒房，使房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)行業(yè)提高固定資產(chǎn)投資項(xiàng)目資本金比例、首付款比例。

本文研究得出的結(jié)論較多為宏觀數(shù)字，對(duì)未來(lái)幾年的房地產(chǎn)市場(chǎng)供需形勢(shì)也僅能從總體上做出判斷，不能夠準(zhǔn)確市場(chǎng)的突發(fā)事件作出很準(zhǔn)確的反應(yīng)和預(yù)測(cè)，因此在以后的研究中，我們將盡量多研究短期房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展?fàn)顩r的預(yù)警。此外，本文對(duì)國(guó)家宏觀調(diào)控方面的房地產(chǎn)行業(yè)市場(chǎng)的政策性指標(biāo)因素考慮不多，影響房地產(chǎn)行業(yè)市場(chǎng)走勢(shì)的重要政策性指標(biāo)在后續(xù)的國(guó)家宏觀調(diào)控中肯定會(huì)出現(xiàn)，因此在之后的研究中要不斷完善指標(biāo)體系，提高對(duì)房地產(chǎn)行業(yè)市場(chǎng)狀況預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確性。