贝业思对房地产行业痛点的解决之道

实时客观有效

房地产
商业零售
公共安全
广告营销
通讯

房地产痛点

房地产行业需要通过数据分析解决以下商业问题:

对房屋和土地估价
对商业和住宅土地市场调研

经营者在寻求这些商业问题的解决办法时面临以下痛点

数据获得成本高、时效性差

房地产行业数据的主要来源为问卷调查或传统数据库,这一方式收集数据成本高、时效性差且耗时冗长。

缺乏诊断性和预测性分析

当前房地产行业主要依赖对数据的总结性分析,辅以分析师基于少数几个宏观经济、政策变量得出结论。整体缺乏能够指导决策的诊断性和预测性分析。

当前房地产行业对房价和地价的评估方式主观性过强、缺少科学的算法和先进的技术做支撑。
解决方法
实时、客观、有效的经济地理信息大数据系统

贝业思数据收集系统实时监控超过上百个数据源,收集超过280个地级市的栅格级经济地理信息,超过上千个关键字段。数据信息包括:房价、商铺租金、土地市场供应、城市在建项目、企业分布、基础设施、交通、人流量等信息,并将这些非传统数据源的城市大数据与其他传统数据(经济统计数据、普查数据、问卷数据)进行整合。整合的数据信息以0.5平方公里的栅格级在城市内进行展示和分析。

结合人工智能和计量经济学方法,进行价值评估和市场预测

贝业思开发的房地产估价和市场分析数据模型包含以下模块:

语义分析模块

贝业思开发的深度语义分析模型通过分析商业评论数据(如大众点评的点评数据),刻画城市中各个地区的特征,如是否适合家庭和年轻人、服务业质量、公共设施质量等等。

图像分析模型

贝业思开发的图像深度学习模型能够通过分析街景图片,来预测城市中一个地区的收入水平和生活质量。

空间计量经济学模型

贝业思开发的空间计量经济学模型以语义和图像分析的结果作为输入的一部分,识别影响房地产、土地价格和市场潜力的重要因果关系。
       i.基础设施,如道路、机场、地铁、公园对房地产价格的影响。
       ii.学校质量对房地产价格的影响。
       iii.周边景观,如河流、湖泊对房地产价格的影响。
       iv.周边地区的房地产价格对一个地区的房地产价格的影响。
       v.常住居民人数、居民收入水平、交通情况、周边道路人流量对一个地区房地产市场的潜力造成的影响。

联系我们
×
姓名
职业
年龄
电话
邮箱