繆濤　洪建國　林波　田鑫

摘要：大數(shù)據(jù)時代的到來為房地產(chǎn)市場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)市場中的應(yīng)用?；诖髷?shù)據(jù)管理模式的房屋全生命周期動態(tài)數(shù)據(jù)庫，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)市場分析的研究成果，對大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場分析中的應(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，動態(tài)數(shù)據(jù)庫，市場分析體系，片區(qū)市場分析，市場專題分析

中圖分類號：F042 文獻標(biāo)識碼：B

文章編號：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，大數(shù)據(jù)一詞越來越頻繁地被提及，它通常被描述為信息爆炸時代產(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)滲透到每一個行業(yè)和業(yè)務(wù)職能領(lǐng)域，決策將基于對海量數(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，研究機構(gòu)Gartner認為：“大數(shù)據(jù)是需要新的處理模式才能具有更強的決策力、洞察力和流程優(yōu)化能力的海量、高增長率和多樣化的信息資產(chǎn)”。盡管目前尚未對大數(shù)據(jù)形成統(tǒng)一的認知，但是業(yè)界和學(xué)術(shù)界普遍認為大數(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PB、EB、ZB級；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)仍需做到實時處理；④價值密度低（Value），應(yīng)用價值大但價值密度低，通過對海量數(shù)據(jù)進行提取、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)市場分析中的必要性

房地產(chǎn)業(yè)作為對國民經(jīng)濟和城市經(jīng)濟發(fā)展具有重大影響的產(chǎn)業(yè)部門，在發(fā)展中面臨諸多問題，需要政府及有關(guān)部門在對房地產(chǎn)市場發(fā)展進行正確預(yù)判的基礎(chǔ)上科學(xué)決策、積極引導(dǎo)，促進房地產(chǎn)業(yè)的健康發(fā)展。房地產(chǎn)市場擁有著海量的數(shù)據(jù)積累，房地產(chǎn)市場分析都將圍繞這些數(shù)據(jù)展開，從而為政府及有關(guān)部門決策提供重要參考。面對數(shù)據(jù)信息的急劇增長，房地產(chǎn)市場分析必須借助大數(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、決策力和有價值的知識，正確判斷市場趨勢、科學(xué)引導(dǎo)資源配置、服務(wù)社會經(jīng)濟發(fā)展。

2 房地產(chǎn)市場大數(shù)據(jù)的構(gòu)成

房地產(chǎn)市場是一個由土地供應(yīng)、房地產(chǎn)開發(fā)、房屋交易及開發(fā)企業(yè)、金融機構(gòu)、經(jīng)紀(jì)中介、購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)市場本身受物理世界（房屋本身）、市場交易行為和人類社會活動（房地產(chǎn)相關(guān)的宏觀經(jīng)濟環(huán)境）的綜合作用，因此房地產(chǎn)市場大數(shù)據(jù)是有關(guān)房地產(chǎn)的位置空間數(shù)據(jù)、市場交易數(shù)據(jù)、參與主體動態(tài)行為數(shù)據(jù)以及與房地產(chǎn)相關(guān)的宏觀經(jīng)濟、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)市場的基本物理單元，也是房地產(chǎn)市場的交易對象。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)市場交易數(shù)據(jù)

交易活動是房地產(chǎn)市場的核心，房地產(chǎn)市場交易數(shù)據(jù)包括：商品房市場預(yù)售與成交量價數(shù)據(jù)、存量房市場成交量價數(shù)據(jù)、房屋抵押登記數(shù)據(jù)、房屋價格評估數(shù)據(jù)以及租賃市場量價數(shù)據(jù)等。

2.3 宏觀經(jīng)濟、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與國民經(jīng)濟其他產(chǎn)業(yè)部門以及整個宏觀經(jīng)濟環(huán)境緊密相關(guān)，因此房地產(chǎn)市場分析必須將房地產(chǎn)業(yè)置于整個經(jīng)濟系統(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、金融投資、土地規(guī)劃及利用等級、土地交易信息、人口、交通及市政規(guī)劃等。

2.4 動態(tài)行為數(shù)據(jù)

購房者是房地產(chǎn)市場的主要參與主體，必須作為對市場發(fā)展具有重要影響的因素加以考量。在移動互聯(lián)網(wǎng)時代，人們對網(wǎng)絡(luò)信息已產(chǎn)生巨大的依賴性，人們通過移動互聯(lián)網(wǎng)定制和獲取有關(guān)服務(wù)時，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)的動態(tài)行為數(shù)據(jù)中蘊含著大量對于房地產(chǎn)市場導(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)市場分析的內(nèi)容。2013年11月，國家統(tǒng)計局已與阿里、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、知識之間相互交互的重要橋梁，大數(shù)據(jù)分析是通過分析獲取傳統(tǒng)信息分析方法無法獲得的、智能的、深入的、有價值的信息和知識，其典型任務(wù)是通過對海量數(shù)據(jù)做統(tǒng)計性的搜索、比較，發(fā)現(xiàn)潛在關(guān)聯(lián)，獲取有用信息，從而實現(xiàn)模式挖掘與預(yù)測分析。大數(shù)據(jù)越來越強調(diào)日益膨脹的用戶網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)的積累，如何對這一類蘊含有寶貴市場信息的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)進行深入挖掘、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，是將整個數(shù)據(jù)對象分成多個組群，在同一組群內(nèi)部對象之間具有較高的相似度，而不同組群之間對象的差異較大。在房地產(chǎn)市場分析領(lǐng)域，借助聚類分析可以用來研究需求類型構(gòu)成、片區(qū)市場分異，進而為樓盤開發(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)測分析，通過提取對象的重要數(shù)據(jù)進行建模，把握對象隨時間變化的規(guī)律和趨勢，進而進行合理預(yù)測。比如，結(jié)合人口構(gòu)成變動、金融信貸發(fā)展趨勢進行房地產(chǎn)消費趨向分析等。

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

尋找關(guān)聯(lián)、發(fā)現(xiàn)知識、挖掘價值是大數(shù)據(jù)時代信息分析的真正需要。大數(shù)據(jù)背景下，房地產(chǎn)市場相關(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)中提取有價值的信息，及時掌握市場發(fā)展動態(tài)、科學(xué)引導(dǎo)市場供需力量，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)市場中的實際應(yīng)用日趨豐富，主要有以下幾個方面：

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

房地產(chǎn)市場發(fā)展趨勢研究。分析房地產(chǎn)市場需求與國民經(jīng)濟增長、人均可支配收入、土地出讓面積、房地產(chǎn)開發(fā)投資等因素之間的關(guān)系，運用統(tǒng)計回歸、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方法建立模型、進行預(yù)測分析。

房地產(chǎn)經(jīng)濟預(yù)警指標(biāo)體系研究。對房地產(chǎn)市場運行態(tài)勢進行分析、測度和判斷，并對未來的發(fā)展?fàn)顩r進行預(yù)測、預(yù)報和預(yù)警，以便及時采用有效措施來平緩波動，促進房地產(chǎn)市場的健康、可持續(xù)發(fā)展。

房地產(chǎn)市場區(qū)域板塊研究。針對房地產(chǎn)經(jīng)濟區(qū)域發(fā)展不均衡的現(xiàn)象，運用比較分析、聚類分析等方法對區(qū)域板塊市場進行動態(tài)分析。

房地產(chǎn)市場供給研究。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，通過聚類及層次分析方法，科學(xué)測算區(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)展計劃。

房地產(chǎn)市場需求研究。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)購房者的消費行為模式，找出購房消費的影響因素，為制定差別化營銷策略提供依據(jù)。

4 房地產(chǎn)市場分析中大數(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，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)用的開展奠定了堅實基礎(chǔ)?；谠撈脚_建設(shè)成果，建立了動態(tài)的房屋基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，并開展基于GIS的武漢市房地產(chǎn)市場分析研究。

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

按照大數(shù)據(jù)管理模式，開展房屋基礎(chǔ)信息調(diào)查，建設(shè)完成動態(tài)的房屋全生命周期基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，掌握了武漢市全市域8494平方公里全部國有土地上的房屋基礎(chǔ)信息。同時以房產(chǎn)管理圖成果為基礎(chǔ)，對已入庫產(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)進行整合，以樓盤表為基礎(chǔ)建立了覆蓋各業(yè)務(wù)板塊的主數(shù)據(jù)庫，形成了以規(guī)劃建設(shè)、市場管理、確權(quán)登記、使用維護和滅失注銷五個房屋生命周期階段和一個住房保障專題的平臺總體結(jié)構(gòu)。覆蓋了全市50余萬棟4.9億平方米房屋的基本信息，涵蓋了5000多個商品房項目、1800余個專業(yè)化物業(yè)小區(qū)、30余萬套保障性住房、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457萬卷（50TB），為實施全市域房屋的精細化管理提供了大數(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象，數(shù)據(jù)是核心和關(guān)鍵，強調(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。該研究項目基于房屋全生命周期動態(tài)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)庫，同時采集宏觀投資、消費、金融貸款、土地成交、居民收入及部分開發(fā)企業(yè)、中介機構(gòu)等數(shù)據(jù)，以1998-2015年武漢市房地產(chǎn)市場為研究對象，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)機分析等信息技術(shù)結(jié)合房地產(chǎn)市場分析方法，構(gòu)建了一套全面、科學(xué)的房地產(chǎn)市場分析指標(biāo)體系，對武漢市房地產(chǎn)市場進行了客觀分析和系統(tǒng)研究（來源于華中師范大學(xué)合作研究項目《基于GIS的武漢市房地產(chǎn)市場分析體系研究》課題成果）。

基于房地產(chǎn)周期波動理論，根據(jù)武漢市1998-2015年房地產(chǎn)市場發(fā)展總體情況，確定房地產(chǎn)市場的四大影響因素：房地產(chǎn)政策、城市規(guī)劃、城市經(jīng)濟基本面和市場參與主體行為。從理論、政策和適宜性三方面確定房地產(chǎn)市場的四個衡量維度，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)見表1，構(gòu)建武漢市總體市場分析指標(biāo)體系，對武漢市房地產(chǎn)市場總體景氣狀況進行判斷。

分析采用武漢市房地產(chǎn)市場1998-2015年的年度數(shù)據(jù)對各維度的衡量指標(biāo)進行計算，查看其歷年走勢，運用系統(tǒng)判定法中的多數(shù)原則確定各二級指標(biāo)的合理區(qū)間并對各指標(biāo)的計算結(jié)果進行評價。最后根據(jù)因子載荷矩陣確定各二級指標(biāo)的權(quán)重，將各二級指標(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)，通過創(chuàng)建“四維玫瑰圖”予以展示，市場四維玫瑰圖理想狀況與現(xiàn)實狀況見圖1。四維玫瑰圖的四個維度分別代表房地產(chǎn)市場規(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)成該維度的各個指標(biāo)用不用顏色標(biāo)識，對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)勢進行實時展示。

4.3 片區(qū)劃分及板塊市場分析

鑒于武漢市房地產(chǎn)市場區(qū)域發(fā)展不平衡，在進行片區(qū)市場分析前首先進行房地產(chǎn)市場片區(qū)劃分（來源于華中師范大學(xué)合作研究項目《基于GIS的武漢市房地產(chǎn)市場分析體系研究》課題成果）。利用GIS平臺空間數(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)市場自身特征，通過空間疊加分析的方法劃定武漢市（三環(huán)線以內(nèi)，根據(jù)市場狀況適當(dāng)擴展）48個房地產(chǎn)市場片區(qū)（片區(qū)劃分結(jié)果及2015年商品房成交活躍度）見圖2，并抽取部分片區(qū)從住房成交價格差異、土地開發(fā)強度差異、成交類型差異三方面對片區(qū)劃分結(jié)果進行合理性驗證。并選取片區(qū)市場分析指標(biāo)，運用多指標(biāo)聚類分析方法將武漢市48個片區(qū)市場分為七大類，并做片區(qū)市場演進趨勢分析。以空間地理緯度演進階段為橫坐標(biāo)，以時間演進階段為縱坐標(biāo)的片區(qū)市場演進時空圖見圖3。

基于區(qū)域分異發(fā)展理論、市場供需理論，構(gòu)建片區(qū)市場分析指標(biāo)體系，對武漢市（三環(huán)線以內(nèi)，根據(jù)市場狀況適當(dāng)擴展）各區(qū)域板塊房地產(chǎn)市場運行狀況進行分析。按照表1總體市場分析指標(biāo)體系，根據(jù)片區(qū)房地產(chǎn)市場發(fā)展實際情況選取片區(qū)市場2003-2015年季度數(shù)據(jù)，計算分析指標(biāo)，并通過指標(biāo)合理區(qū)間對計算結(jié)果進行評價驗證。

通過創(chuàng)建“片區(qū)市場供需平衡圖”對片區(qū)房地產(chǎn)市場分析結(jié)果予以展示，科學(xué)判斷市場發(fā)展趨勢，片區(qū)市場供需平衡圖見圖4。

4.4 房地產(chǎn)市場專題分析

大數(shù)據(jù)分析的一個重要方面是可視化分析，也即對數(shù)據(jù)進行歸約、概化或圖形描述等。通過空間集聚和近似計算對一些具體的地理位置概化聚類，形成對某區(qū)域的形象化描述?；诜课萑芷趧討B(tài)數(shù)據(jù)庫，利用大數(shù)據(jù)分析方法在GIS地圖上可以對某一市場關(guān)注熱點進行專題市場分析。

4.4.1 軌道交通專題分析

如圖5所示，對武漢市軌道交通2號線沿線200米進行線狀緩沖分析，通過對軌道交通開通前后沿線房地產(chǎn)市場進行對比分析，研究軌道交通對周邊房地產(chǎn)價值的影響，從而為地產(chǎn)開發(fā)類型、商業(yè)布局等提供決策支持。對軌道交通2號線循禮門站點周邊500米進行緩沖分析，研究軌道交通站點布局對周邊商品房及存量房市場的影響，并通過統(tǒng)計建模的方法進行量化評估。

4.4.2 商業(yè)綜合體專題分析

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

5 結(jié)論與展望

房地產(chǎn)行業(yè)是一個數(shù)據(jù)量大、關(guān)聯(lián)性強、結(jié)構(gòu)復(fù)雜、影響因素眾多的非線性經(jīng)濟系統(tǒng)。傳統(tǒng)的市場統(tǒng)計分析已經(jīng)不能滿足科學(xué)決策的需要，房屋全生命周期動態(tài)數(shù)據(jù)庫的建設(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)市場分析成果，拓展了房地產(chǎn)市場分析的廣度與深度，提高了市場分析成果在政府決策、行業(yè)管理中的應(yīng)用價值。

為了繼續(xù)深化和拓展大數(shù)據(jù)在房地產(chǎn)市場分析中的應(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)資源倉庫，形成全方位、多維度、強交互的房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)，特別是有關(guān)房地產(chǎn)市場的動態(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，加強數(shù)據(jù)分析對政策變動的適應(yīng)性，使大數(shù)據(jù)的“知識發(fā)現(xiàn)”和“價值提煉”功能在房地產(chǎn)市場分析中發(fā)揮重要作用。

參考文獻：

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作者簡介：

繆濤，供職于武漢市房產(chǎn)信息中心。

洪建國，華中師范大學(xué)經(jīng)濟與工商管理學(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