大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中的應(yīng)用

繆濤　洪建國(guó)　林波　田鑫

摘要：大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)為房地產(chǎn)市場(chǎng)分析提供了高效的數(shù)據(jù)分析工具，我們可以從大數(shù)據(jù)概念出發(fā)，探討房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)的構(gòu)成和大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在房地產(chǎn)市場(chǎng)中的應(yīng)用?；诖髷?shù)據(jù)管理模式的房屋全生命周期動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，以及GIS空間數(shù)據(jù)和大數(shù)據(jù)分析方法的武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)分析的研究成果，對(duì)大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中的應(yīng)用予以總結(jié)與展望。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)，房地產(chǎn)市場(chǎng)，動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，市場(chǎng)分析體系，片區(qū)市場(chǎng)分析，市場(chǎng)專題分析

中圖分類號(hào)：F042 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：B

文章編號(hào)：1001-9138-（2016）05-0020-28 收稿日期：2016-02-06

1 引言

1.1 大數(shù)據(jù)概念

近年來(lái)，大數(shù)據(jù)一詞越來(lái)越頻繁地被提及，它通常被描述為信息爆炸時(shí)代產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)。全球咨詢公司麥肯錫指出：“大數(shù)據(jù)已經(jīng)滲透到每一個(gè)行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，決策將基于對(duì)海量數(shù)據(jù)的挖掘和分析而做出，大數(shù)據(jù)將日益成為重要的生產(chǎn)要素”。關(guān)于大數(shù)據(jù)的內(nèi)涵，研究機(jī)構(gòu)Gartner認(rèn)為：“大數(shù)據(jù)是需要新的處理模式才能具有更強(qiáng)的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長(zhǎng)率和多樣化的信息資產(chǎn)”。盡管目前尚未對(duì)大數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一的認(rèn)知，但是業(yè)界和學(xué)術(shù)界普遍認(rèn)為大數(shù)據(jù)具有“4V”特征：①體量大（Volume），大數(shù)據(jù)的數(shù)據(jù)量將達(dá)PB、EB、ZB級(jí)；②種類多（Variety），大數(shù)據(jù)是由文字、聲音、視頻、多媒體等組成的結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化和非結(jié)構(gòu)化的多維異構(gòu)數(shù)據(jù)；③速度快（Velocity），在海量數(shù)據(jù)的情況下，大數(shù)據(jù)仍需做到實(shí)時(shí)處理；④價(jià)值密度低（Value），應(yīng)用價(jià)值大但價(jià)值密度低，通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)進(jìn)行提取、處理和分析，才能獲得很小一部分有用的信息。

1.2 大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中的必要性

房地產(chǎn)業(yè)作為對(duì)國(guó)民經(jīng)濟(jì)和城市經(jīng)濟(jì)發(fā)展具有重大影響的產(chǎn)業(yè)部門(mén)，在發(fā)展中面臨諸多問(wèn)題，需要政府及有關(guān)部門(mén)在對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展進(jìn)行正確預(yù)判的基礎(chǔ)上科學(xué)決策、積極引導(dǎo)，促進(jìn)房地產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。房地產(chǎn)市場(chǎng)擁有著海量的數(shù)據(jù)積累，房地產(chǎn)市場(chǎng)分析都將圍繞這些數(shù)據(jù)展開(kāi)，從而為政府及有關(guān)部門(mén)決策提供重要參考。面對(duì)數(shù)據(jù)信息的急劇增長(zhǎng)，房地產(chǎn)市場(chǎng)分析必須借助大數(shù)據(jù)的挖掘和分析技術(shù)，將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成為有洞察力、決策力和有價(jià)值的知識(shí)，正確判斷市場(chǎng)趨勢(shì)、科學(xué)引導(dǎo)資源配置、服務(wù)社會(huì)經(jīng)濟(jì)發(fā)展。

2 房地產(chǎn)市場(chǎng)大數(shù)據(jù)的構(gòu)成

房地產(chǎn)市場(chǎng)是一個(gè)由土地供應(yīng)、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)、房屋交易及開(kāi)發(fā)企業(yè)、金融機(jī)構(gòu)、經(jīng)紀(jì)中介、購(gòu)房者等多方參與的多層次、多結(jié)構(gòu)的復(fù)雜大系統(tǒng)。房地產(chǎn)市場(chǎng)本身受物理世界（房屋本身）、市場(chǎng)交易行為和人類社會(huì)活動(dòng)（房地產(chǎn)相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境）的綜合作用，因此房地產(chǎn)市場(chǎng)大數(shù)據(jù)是有關(guān)房地產(chǎn)的位置空間數(shù)據(jù)、市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)、參與主體動(dòng)態(tài)行為數(shù)據(jù)以及與房地產(chǎn)相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)、土地、人口、交通等的數(shù)據(jù)集合。

2.1 房屋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)

房屋既是構(gòu)成房地產(chǎn)市場(chǎng)的基本物理單元，也是房地產(chǎn)市場(chǎng)的交易對(duì)象。房屋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)包括：地理位置、房屋樓棟、建筑信息、配套設(shè)施及周邊環(huán)境等。

2.2 房地產(chǎn)市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)

交易活動(dòng)是房地產(chǎn)市場(chǎng)的核心，房地產(chǎn)市場(chǎng)交易數(shù)據(jù)包括：商品房市場(chǎng)預(yù)售與成交量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)、存量房市場(chǎng)成交量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)、房屋抵押登記數(shù)據(jù)、房屋價(jià)格評(píng)估數(shù)據(jù)以及租賃市場(chǎng)量?jī)r(jià)數(shù)據(jù)等。

2.3 宏觀經(jīng)濟(jì)、金融投資、土地、人口、交通數(shù)據(jù)

房地產(chǎn)業(yè)的發(fā)展?fàn)顩r與國(guó)民經(jīng)濟(jì)其他產(chǎn)業(yè)部門(mén)以及整個(gè)宏觀經(jīng)濟(jì)環(huán)境緊密相關(guān)，因此房地產(chǎn)市場(chǎng)分析必須將房地產(chǎn)業(yè)置于整個(gè)經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)和產(chǎn)業(yè)鏈條之中才可能得出客觀有益的結(jié)論。與房地產(chǎn)業(yè)相關(guān)的數(shù)據(jù)包括：宏觀經(jīng)濟(jì)、金融投資、土地規(guī)劃及利用等級(jí)、土地交易信息、人口、交通及市政規(guī)劃等。

2.4 動(dòng)態(tài)行為數(shù)據(jù)

購(gòu)房者是房地產(chǎn)市場(chǎng)的主要參與主體，必須作為對(duì)市場(chǎng)發(fā)展具有重要影響的因素加以考量。在移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代，人們對(duì)網(wǎng)絡(luò)信息已產(chǎn)生巨大的依賴性，人們通過(guò)移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)定制和獲取有關(guān)服務(wù)時(shí)，也留下了有關(guān)需求選擇、興趣取向的重要信息，這些與房地產(chǎn)相關(guān)的動(dòng)態(tài)行為數(shù)據(jù)中蘊(yùn)含著大量對(duì)于房地產(chǎn)市場(chǎng)導(dǎo)向與反饋具有指示意義的人類行為模式，從中挖掘隱含信息將極大地豐富和拓展現(xiàn)有房地產(chǎn)市場(chǎng)分析的內(nèi)容。2013年11月，國(guó)家統(tǒng)計(jì)局已與阿里、百度等11家企業(yè)簽署了大數(shù)據(jù)戰(zhàn)略合作框架協(xié)議。

3 大數(shù)據(jù)分析及其在房地產(chǎn)市場(chǎng)中的應(yīng)用

3.1 大數(shù)據(jù)分析及其種類

大數(shù)據(jù)分析是數(shù)據(jù)與信息、知識(shí)之間相互交互的重要橋梁，大數(shù)據(jù)分析是通過(guò)分析獲取傳統(tǒng)信息分析方法無(wú)法獲得的、智能的、深入的、有價(jià)值的信息和知識(shí)，其典型任務(wù)是通過(guò)對(duì)海量數(shù)據(jù)做統(tǒng)計(jì)性的搜索、比較，發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)，獲取有用信息，從而實(shí)現(xiàn)模式挖掘與預(yù)測(cè)分析。大數(shù)據(jù)越來(lái)越強(qiáng)調(diào)日益膨脹的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)的積累，如何對(duì)這一類蘊(yùn)含有寶貴市場(chǎng)信息的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進(jìn)行深入挖掘、分析、管理和應(yīng)用，是我們面臨的重大挑戰(zhàn)。在房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)挖掘與分析領(lǐng)域，主要有關(guān)聯(lián)分析、聚類分析、演變和預(yù)測(cè)分析等。

關(guān)聯(lián)分析，是尋找屬性間的相關(guān)性，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則尋找在同一事件中出現(xiàn)的不同項(xiàng)的相關(guān)性，挖掘分析大量數(shù)據(jù)集合之間有趣的關(guān)聯(lián)關(guān)系。比如通過(guò)房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析，建立房地產(chǎn)相關(guān)服務(wù)與用戶行為之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

聚類分析，是將整個(gè)數(shù)據(jù)對(duì)象分成多個(gè)組群，在同一組群內(nèi)部對(duì)象之間具有較高的相似度，而不同組群之間對(duì)象的差異較大。在房地產(chǎn)市場(chǎng)分析領(lǐng)域，借助聚類分析可以用來(lái)研究需求類型構(gòu)成、片區(qū)市場(chǎng)分異，進(jìn)而為樓盤(pán)開(kāi)發(fā)類型的選擇、區(qū)域房地產(chǎn)調(diào)控政策的制定提供科學(xué)依據(jù)。

演變和預(yù)測(cè)分析，通過(guò)提取對(duì)象的重要數(shù)據(jù)進(jìn)行建模，把握對(duì)象隨時(shí)間變化的規(guī)律和趨勢(shì)，進(jìn)而進(jìn)行合理預(yù)測(cè)。比如，結(jié)合人口構(gòu)成變動(dòng)、金融信貸發(fā)展趨勢(shì)進(jìn)行房地產(chǎn)消費(fèi)趨向分析等。

3.2 大數(shù)據(jù)分析在房地產(chǎn)市場(chǎng)中的應(yīng)用范圍

尋找關(guān)聯(lián)、發(fā)現(xiàn)知識(shí)、挖掘價(jià)值是大數(shù)據(jù)時(shí)代信息分析的真正需要。大數(shù)據(jù)背景下，房地產(chǎn)市場(chǎng)相關(guān)的研究工作都是圍繞著海量的房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)展開(kāi)的，基于數(shù)據(jù)挖掘算法，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，有效幫助我們從不斷積累與更新的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，及時(shí)掌握市場(chǎng)發(fā)展動(dòng)態(tài)、科學(xué)引導(dǎo)市場(chǎng)供需力量，合理制定產(chǎn)業(yè)調(diào)控政策。大數(shù)據(jù)分析在房地產(chǎn)市場(chǎng)中的實(shí)際應(yīng)用日趨豐富，主要有以下幾個(gè)方面：

房地產(chǎn)周期研究。研究房地產(chǎn)波動(dòng)周期，尋找某個(gè)時(shí)間段內(nèi)特定區(qū)域房地產(chǎn)的波動(dòng)周期及規(guī)律，分析影響房地產(chǎn)波動(dòng)周期的因素及其相互關(guān)系。

房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)研究。分析房地產(chǎn)市場(chǎng)需求與國(guó)民經(jīng)濟(jì)增長(zhǎng)、人均可支配收入、土地出讓面積、房地產(chǎn)開(kāi)發(fā)投資等因素之間的關(guān)系，運(yùn)用統(tǒng)計(jì)回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法建立模型、進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)預(yù)警指標(biāo)體系研究。對(duì)房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行態(tài)勢(shì)進(jìn)行分析、測(cè)度和判斷，并對(duì)未來(lái)的發(fā)展?fàn)顩r進(jìn)行預(yù)測(cè)、預(yù)報(bào)和預(yù)警，以便及時(shí)采用有效措施來(lái)平緩波動(dòng)，促進(jìn)房地產(chǎn)市場(chǎng)的健康、可持續(xù)發(fā)展。

房地產(chǎn)市場(chǎng)區(qū)域板塊研究。針對(duì)房地產(chǎn)經(jīng)濟(jì)區(qū)域發(fā)展不均衡的現(xiàn)象，運(yùn)用比較分析、聚類分析等方法對(duì)區(qū)域板塊市場(chǎng)進(jìn)行動(dòng)態(tài)分析。

房地產(chǎn)市場(chǎng)供給研究。綜合人口住房條件及分布、土地利用現(xiàn)狀、市政規(guī)劃、交通分布信息等，通過(guò)聚類及層次分析方法，科學(xué)測(cè)算區(qū)域內(nèi)不同類型不同業(yè)態(tài)房屋的供給數(shù)量及各自的地理位置和發(fā)展計(jì)劃。

房地產(chǎn)市場(chǎng)需求研究。利用關(guān)聯(lián)分析和序列分析研究房地產(chǎn)客戶的需求，發(fā)現(xiàn)購(gòu)房者的消費(fèi)行為模式，找出購(gòu)房消費(fèi)的影響因素，為制定差別化營(yíng)銷策略提供依據(jù)。

4 房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中大數(shù)據(jù)應(yīng)用研究的初步成果

為適應(yīng)大數(shù)據(jù)時(shí)代的發(fā)展要求，武漢市房產(chǎn)信息中心按照武漢市“智慧房管”頂層設(shè)計(jì)和“互聯(lián)網(wǎng)+房管”建設(shè)目標(biāo)，全面建成武漢市房屋全生命周期綜合管理平臺(tái)，極大地提升了房管信息化水平，為房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)應(yīng)用的開(kāi)展奠定了堅(jiān)實(shí)基礎(chǔ)。基于該平臺(tái)建設(shè)成果，建立了動(dòng)態(tài)的房屋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，并開(kāi)展基于GIS的武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)分析研究。

4.1 建立基于大數(shù)據(jù)管理模式的房屋全生命周期基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)

按照大數(shù)據(jù)管理模式，開(kāi)展房屋基礎(chǔ)信息調(diào)查，建設(shè)完成動(dòng)態(tài)的房屋全生命周期基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，掌握了武漢市全市域8494平方公里全部國(guó)有土地上的房屋基礎(chǔ)信息。同時(shí)以房產(chǎn)管理圖成果為基礎(chǔ)，對(duì)已入庫(kù)產(chǎn)權(quán)登記、物業(yè)管理、優(yōu)保建筑、保障房、房屋安全鑒定、白蟻防治、消防抗震等相關(guān)信息數(shù)據(jù)進(jìn)行整合，以樓盤(pán)表為基礎(chǔ)建立了覆蓋各業(yè)務(wù)板塊的主數(shù)據(jù)庫(kù)，形成了以規(guī)劃建設(shè)、市場(chǎng)管理、確權(quán)登記、使用維護(hù)和滅失注銷五個(gè)房屋生命周期階段和一個(gè)住房保障專題的平臺(tái)總體結(jié)構(gòu)。覆蓋了全市50余萬(wàn)棟4.9億平方米房屋的基本信息，涵蓋了5000多個(gè)商品房項(xiàng)目、1800余個(gè)專業(yè)化物業(yè)小區(qū)、30余萬(wàn)套保障性住房、209處優(yōu)秀歷史建筑、3915棟危房以及110余億住宅維修資金的監(jiān)管，影像化資料達(dá)457萬(wàn)卷（50TB），為實(shí)施全市域房屋的精細(xì)化管理提供了大數(shù)據(jù)支撐。

4.2 基于GIS的武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)分析體系研究

大數(shù)據(jù)分析以數(shù)據(jù)全體或總體為分析對(duì)象，數(shù)據(jù)是核心和關(guān)鍵，強(qiáng)調(diào)從整體上觀察數(shù)據(jù)的屬性、特征、聯(lián)系和規(guī)律。傳統(tǒng)市場(chǎng)分析采用的數(shù)據(jù)抽樣方法往往割裂了數(shù)據(jù)或現(xiàn)象之間的聯(lián)系，因而分析結(jié)果難以保證準(zhǔn)確和客觀。該研究項(xiàng)目基于房屋全生命周期動(dòng)態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)，同時(shí)采集宏觀投資、消費(fèi)、金融貸款、土地成交、居民收入及部分開(kāi)發(fā)企業(yè)、中介機(jī)構(gòu)等數(shù)據(jù)，以1998-2015年武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)為研究對(duì)象，選取1998-2015年的總體年度及月度數(shù)據(jù)，利用GIS空間數(shù)據(jù)挖掘、在線聯(lián)機(jī)分析等信息技術(shù)結(jié)合房地產(chǎn)市場(chǎng)分析方法，構(gòu)建了一套全面、科學(xué)的房地產(chǎn)市場(chǎng)分析指標(biāo)體系，對(duì)武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行了客觀分析和系統(tǒng)研究（來(lái)源于華中師范大學(xué)合作研究項(xiàng)目《基于GIS的武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)分析體系研究》課題成果）。

基于房地產(chǎn)周期波動(dòng)理論，根據(jù)武漢市1998-2015年房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展總體情況，確定房地產(chǎn)市場(chǎng)的四大影響因素：房地產(chǎn)政策、城市規(guī)劃、城市經(jīng)濟(jì)基本面和市場(chǎng)參與主體行為。從理論、政策和適宜性三方面確定房地產(chǎn)市場(chǎng)的四個(gè)衡量維度，分別為規(guī)模適應(yīng)性、結(jié)構(gòu)合理性、變化穩(wěn)定性和發(fā)展可持續(xù)性，具體選取指標(biāo)見(jiàn)表1，構(gòu)建武漢市總體市場(chǎng)分析指標(biāo)體系，對(duì)武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)總體景氣狀況進(jìn)行判斷。

分析采用武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)1998-2015年的年度數(shù)據(jù)對(duì)各維度的衡量指標(biāo)進(jìn)行計(jì)算，查看其歷年走勢(shì)，運(yùn)用系統(tǒng)判定法中的多數(shù)原則確定各二級(jí)指標(biāo)的合理區(qū)間并對(duì)各指標(biāo)的計(jì)算結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。最后根據(jù)因子載荷矩陣確定各二級(jí)指標(biāo)的權(quán)重，將各二級(jí)指標(biāo)標(biāo)準(zhǔn)化后加總得到規(guī)模適應(yīng)性、結(jié)構(gòu)合理性、變化穩(wěn)定性和發(fā)展可持續(xù)性總指標(biāo)，通過(guò)創(chuàng)建“四維玫瑰圖”予以展示，市場(chǎng)四維玫瑰圖理想狀況與現(xiàn)實(shí)狀況見(jiàn)圖1。四維玫瑰圖的四個(gè)維度分別代表房地產(chǎn)市場(chǎng)規(guī)模適度、結(jié)構(gòu)合理、變化穩(wěn)定、發(fā)展持續(xù)，每一維度中將構(gòu)成該維度的各個(gè)指標(biāo)用不用顏色標(biāo)識(shí)，對(duì)各衡量維度的整體狀況、指標(biāo)構(gòu)成狀況、指標(biāo)值、合理范圍及歷史發(fā)展態(tài)勢(shì)進(jìn)行實(shí)時(shí)展示。

4.3 片區(qū)劃分及板塊市場(chǎng)分析

鑒于武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)區(qū)域發(fā)展不平衡，在進(jìn)行片區(qū)市場(chǎng)分析前首先進(jìn)行房地產(chǎn)市場(chǎng)片區(qū)劃分（來(lái)源于華中師范大學(xué)合作研究項(xiàng)目《基于GIS的武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)分析體系研究》課題成果）。利用GIS平臺(tái)空間數(shù)據(jù)，綜合考慮土地綜合質(zhì)量、城市規(guī)劃、行政區(qū)劃并結(jié)合房地產(chǎn)市場(chǎng)自身特征，通過(guò)空間疊加分析的方法劃定武漢市（三環(huán)線以內(nèi)，根據(jù)市場(chǎng)狀況適當(dāng)擴(kuò)展）48個(gè)房地產(chǎn)市場(chǎng)片區(qū)（片區(qū)劃分結(jié)果及2015年商品房成交活躍度）見(jiàn)圖2，并抽取部分片區(qū)從住房成交價(jià)格差異、土地開(kāi)發(fā)強(qiáng)度差異、成交類型差異三方面對(duì)片區(qū)劃分結(jié)果進(jìn)行合理性驗(yàn)證。并選取片區(qū)市場(chǎng)分析指標(biāo)，運(yùn)用多指標(biāo)聚類分析方法將武漢市48個(gè)片區(qū)市場(chǎng)分為七大類，并做片區(qū)市場(chǎng)演進(jìn)趨勢(shì)分析。以空間地理緯度演進(jìn)階段為橫坐標(biāo)，以時(shí)間演進(jìn)階段為縱坐標(biāo)的片區(qū)市場(chǎng)演進(jìn)時(shí)空?qǐng)D見(jiàn)圖3。

基于區(qū)域分異發(fā)展理論、市場(chǎng)供需理論，構(gòu)建片區(qū)市場(chǎng)分析指標(biāo)體系，對(duì)武漢市（三環(huán)線以內(nèi)，根據(jù)市場(chǎng)狀況適當(dāng)擴(kuò)展）各區(qū)域板塊房地產(chǎn)市場(chǎng)運(yùn)行狀況進(jìn)行分析。按照表1總體市場(chǎng)分析指標(biāo)體系，根據(jù)片區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)發(fā)展實(shí)際情況選取片區(qū)市場(chǎng)2003-2015年季度數(shù)據(jù)，計(jì)算分析指標(biāo)，并通過(guò)指標(biāo)合理區(qū)間對(duì)計(jì)算結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)驗(yàn)證。

通過(guò)創(chuàng)建“片區(qū)市場(chǎng)供需平衡圖”對(duì)片區(qū)房地產(chǎn)市場(chǎng)分析結(jié)果予以展示，科學(xué)判斷市場(chǎng)發(fā)展趨勢(shì)，片區(qū)市場(chǎng)供需平衡圖見(jiàn)圖4。

4.4 房地產(chǎn)市場(chǎng)專題分析

大數(shù)據(jù)分析的一個(gè)重要方面是可視化分析，也即對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行歸約、概化或圖形描述等。通過(guò)空間集聚和近似計(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?；诜课萑芷趧?dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)，利用大數(shù)據(jù)分析方法在GIS地圖上可以對(duì)某一市場(chǎng)關(guān)注熱點(diǎn)進(jìn)行專題市場(chǎng)分析。

4.4.1 軌道交通專題分析

如圖5所示，對(duì)武漢市軌道交通2號(hào)線沿線200米進(jìn)行線狀緩沖分析，通過(guò)對(duì)軌道交通開(kāi)通前后沿線房地產(chǎn)市場(chǎng)進(jìn)行對(duì)比分析，研究軌道交通對(duì)周邊房地產(chǎn)價(jià)值的影響，從而為地產(chǎn)開(kāi)發(fā)類型、商業(yè)布局等提供決策支持。對(duì)軌道交通2號(hào)線循禮門(mén)站點(diǎn)周邊500米進(jìn)行緩沖分析，研究軌道交通站點(diǎn)布局對(duì)周邊商品房及存量房市場(chǎng)的影響，并通過(guò)統(tǒng)計(jì)建模的方法進(jìn)行量化評(píng)估。

4.4.2 商業(yè)綜合體專題分析

如圖6所示，以武漢光谷廣場(chǎng)為中心做商業(yè)綜合體緩沖分析，對(duì)作為武漢城市副中心的光谷商圈內(nèi)的商業(yè)地產(chǎn)進(jìn)行專題分析，研究各業(yè)態(tài)地產(chǎn)的體量對(duì)比及歷年走勢(shì)，從商業(yè)和辦公租賃市場(chǎng)發(fā)展情況對(duì)未來(lái)商業(yè)地產(chǎn)新增體量進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。

5 結(jié)論與展望

房地產(chǎn)行業(yè)是一個(gè)數(shù)據(jù)量大、關(guān)聯(lián)性強(qiáng)、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、影響因素眾多的非線性經(jīng)濟(jì)系統(tǒng)。傳統(tǒng)的市場(chǎng)統(tǒng)計(jì)分析已經(jīng)不能滿足科學(xué)決策的需要，房屋全生命周期動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)的建設(shè)和基于GIS空間數(shù)據(jù)及大數(shù)據(jù)分析方法的武漢市房地產(chǎn)市場(chǎng)分析成果，拓展了房地產(chǎn)市場(chǎng)分析的廣度與深度，提高了市場(chǎng)分析成果在政府決策、行業(yè)管理中的應(yīng)用價(jià)值。

為了繼續(xù)深化和拓展大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中的應(yīng)用，需要繼續(xù)建設(shè)完善適應(yīng)房地產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)類型的數(shù)據(jù)資源倉(cāng)庫(kù)，形成全方位、多維度、強(qiáng)交互的房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)，特別是有關(guān)房地產(chǎn)市場(chǎng)的動(dòng)態(tài)網(wǎng)絡(luò)化行為數(shù)據(jù)的搜集與挖掘。不斷提高大規(guī)模數(shù)據(jù)集中挖掘的效率，加強(qiáng)數(shù)據(jù)分析對(duì)政策變動(dòng)的適應(yīng)性，使大數(shù)據(jù)的“知識(shí)發(fā)現(xiàn)”和“價(jià)值提煉”功能在房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中發(fā)揮重要作用。

參考文獻(xiàn)：

1.范志勇.大數(shù)據(jù)分析技術(shù)在我國(guó)房地產(chǎn)市場(chǎng)分析中的應(yīng)用.北方經(jīng)貿(mào).2015.26-27

2.文庭孝.大數(shù)據(jù)時(shí)代的信息分析變革研究.圖書(shū)情報(bào)知識(shí).2015.5

3.李先光.房地產(chǎn)市場(chǎng)分析預(yù)測(cè)中的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用研究.貴州工業(yè)大學(xué)學(xué)報(bào).2007.1

作者簡(jiǎn)介：

繆濤，供職于武漢市房產(chǎn)信息中心。

洪建國(guó)，華中師范大學(xué)經(jīng)濟(jì)與工商管理學(xué)院。

林波，供職于武漢市房產(chǎn)信息中心。

田鑫，供職于武漢市房產(chǎn)信息中心。

Abstract：The arrival of the era of big data provides efficient data analysis tool for the real estate market analysis.In this paper，we discuss the concept of big data，data analysis technique and its application in the real estate market.Then this paper introduces the whole life cycle dynamic database which is based on big data management mode，and the research results of Wuhan real estate market analysis which is based on GIS spatial data and big data analysis methods.Finally，we summarize and prospect the application of big data in the real estate market analysis.

Keywords：Big data，Real estate market，Dynamic database，Market analysis system，Regional market analysis，Thematic analysis

李求軍/責(zé)任編輯