武汉市土地市场2020年大数据分析
武汉市 2020 年土地市场大数据分析
（2020.10）
一、武汉市土地交易市场概况
1、土地交易总体概况
截止 2020 年11 月底，武汉土地市场共挂牌 144 宗地，共成交128 宗地，成交金额约 1345.18 亿元、成交净用地面积约 1249.18 万㎡、成交建筑面积约 2852.03 万㎡。相比去年同期成交金额下降7.26%、成交净用地面积上涨 8.61%、成交建筑面积下降 6.54%，因疫情市场基本稳定，整体发展趋势向好。
（图 1 2020 年 1-11 月土地成交情况图）
2、居住用地（含具有居住性质）土地交易概况
（1）土地市场分析
截止 2020 年 11 月底，武汉土地市场共挂牌居住用地（含商住性
质）84 宗地，占供应总数的 58.33%；成交金额约 1270.72 亿元、占总成交金额的 94.47%，成交净用地面积约 910.65 万㎡、占总成交净用地面积的 72.90%，成交建筑面积约 2193.77 万㎡、占总成交建筑面积的 76.92%。
（图 2 2020 年 1-11 月土地成交信息汇总图）（2）成交价格分析
截止2020年11月底，武汉市（含远城区）居住用地成交平均楼面地价5792.44元/㎡，平均溢价率13.73%（详见表1）。
（表 1 2020 年 1-11 月居住用地性质土地成交信息汇总表）
月份成交总建筑面积
（万㎡）
成交价格
（万元）
楼面地价
（元/㎡）
平均溢价率
1 月61.3 375420 6124.31 18.00%
2 月000.00 0.00%
3 月234.45 1068320 4556.71 4.12%
4 月76.88 501872 6527.7
5 5.87%
5 月207.49 1462922 7050.57 12.00%
6 月319.44 307492
7 9625.99 26.00%
7 月270.52 130**** ****.19 28.00%
8 月552.69 2439951 4414.70 14.00%
9 月169.27 714786 4222.76 10.00%
10 月160.02 443685 2772.74 24.00%
11 月141.71 132**** ****.35 9.00%
（3）各区域供应分析
截止 2020 年 11 月底，共成交居住用地（含具有居住性质）的建筑面积约 2193.77 万㎡，目前中心城区供地量较比远城区略显疲软，
其中中心城区占比为 30.61%，远城区占比为 58.18%，中心城区中汉
阳区占比较大，远城区中黄陂区占比较大。
（表 2 2020 年 1-11 月各区域居住用地性质土地成交信息表）
3、武汉市 11 月土拍市场成交及下月供应
（1）2020 年 11 月土拍市场成交情况
2020 年 11 月份，武汉市供应土地 14 宗，共成交 11 宗，延期 1 宗，流拍 1 宗，撤牌 1 宗；其中住宅类用地 9 宗，共成交 7 宗；住宅
类用地总出让净用地面积 95.22 万㎡，总建面 238.88 万㎡，总成交
价为 132.30 万元。
（表 3 2020 年 11 月土地成交明细表）
（2）2020 年12 月土拍市场供应情况
2020 年12 月武汉市土地市场供应土地 47 宗，其中主城区供地14 宗、远城区供地 33 宗，按照挂牌方式分网上挂牌 33 宗、现场挂牌 14 宗。
（表 4 2020 年 12 月土地供应明细表）
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3、总结与分析
（1）2020 年11 月份武汉市供应土地 14 宗，含住宅用地 9 宗，成交 11 宗。本月总体出让净用地面积 124.40 万㎡，总建面 310.93 万㎡；武汉市（含远城区）居住用地成交平均楼面地价 5792 元/㎡，地价水平在连续三个月下降后小幅上涨，或与东湖高新区高质量发展的相关性较大。
二 0 二 0 年十二月十日
大数据技术在国土资源信息化的应用分析
大数据技术在国土资源信息化的应用分析 发表时间：2018-08-08T17:38:21.570Z 来源：《基层建设》2018年第19期作者：丁思静 [导读] 摘要：随着互联网、物联网和各种社会平台的推广和发展，标志着数据时代的到来，大数据技术的应用也是国土资源信息化建设的重要时期。 身份证号码：51011319870702XXXX 四川省成都市 610072 摘要：随着互联网、物联网和各种社会平台的推广和发展，标志着数据时代的到来，大数据技术的应用也是国土资源信息化建设的重要时期。本文先介绍了大数据技术在国土资源信息化管理中的重要性，分析大数据技术在国土资源中的主要价值并提出一些国土信息化建设措施，旨在推进大数据时代国土资源信息系统能够高效安全运行。 关键词：大数据技术；国土资源；信息化 引言 大数据是国民经济和社会发展的主要分析手段之一，有助于加强土地资源建设和管理，实现信息资源的可持续发展。随着国土数据类型的逐渐丰富与规模的扩大，系统的复杂程度也逐渐增加，大数据技术在国土资源信息化中的实际有效运用，为国土资源的管理政策提供了一定的参考。同时，也需要不断地完善其中关键阶段，在发展中前行。 1大数据技术在国土资源信息化管理中的重要性 土地资源是一个国家发展的基本条件，土地资源信息化是土地资源管理的重要手段之一。如今国土资源信息化管理包括对数据的收集、信息的输入与核对，并构建庞大的数据库，然后对其进行分析与利用。在信息采集上，要求做到扩大数据的覆盖面、缩短更新周期以及提高内容的真实性与准确性。大数据技术是对国土资源信息化管理的充分利用，能够起到加强保护环境与土地资源保护、指导科学决策的作用，这对中国的经济可持续发展具有重要意义。 2大数据技术在国土资源信息化中的应用分析 2.1土地利用深度分析 利用大数据技术分析土地资源信息比单纯的遥感技术更为丰富。但是，如果只是简单的数据分析，就会出现标准不同、数据不规则、连通性差的问题。所以可以采用多维角度的数据分析技术，将不标准的数据进行分类与归纳，并将其统一，从而形成一个标准的多时态国土资源信息化数据库。对土地的利用现状与耕地变化进行分析，从中发现变化的规律，为之后的土地利用提供科学性的参考数据。例如广西土地利用GIS的空间分析和空间统计数据。首先采用遥感比对的手段对变化土地进行变化检测获得各个地类的变化趋势。其次是由二调数据库的地类图斑图层获得权属等细节信息，从土地变化的幅度、结构、空间布局以及质量特征等多维度进行分析。在外业复核的过程中，还可以借助无人机的倾斜测量等技术获取局部细节，这样就能进一步获得多时态土地的数据信息。 2.2国土资源审批监管与决策 建设用地的各个环节都可能出现各种问题。针对这些问题，需要分析原因和特点。采用大数据技术建立人工智能系统，利用高维属性以及自动化技术对空间数据的分析结果进行有效整合，从而实现对国土资源供地率与征地率的异常提醒和预测，并且能够提早发现各种“征而未供”等关联性问题。为推进广西国土审管分离的政策，实现土地审批权力多方监督的机制，采用大数据技术，充分发挥机器深度学习的作用，将大数据作为国土资源科学性决策的技术保障，加强政府对国土资源的宏观调控能力。 2.3公众监督与市场引导 以国土资源信息作为基础，按照从大到小的模式，在每一个阶段分配一个负责人，从而实现各种信息的采纳、分析和上传，使公众能对每个阶段的信息都能及时掌握，与有关部门能够及时地交流与对比。大数据时代的到来，将这些数据组合起来，并且有规律地对数据进行分析与采纳，建立统一的数据模型，加强对市场、投资的引导作用。大数据技术在国土资源信息中的应用，是实现实时的国土资源使用情况监测与决策科学化价值的途径之一。 3构建国土资源大数据应用平台的措施 3.1算法分析 3.1.1神经网络算法 神经网络系统由多个神经元组成，神经元之间通过可调连接权值连接。整个神经网络系统具有大规模并行处理、分布式信息存储、良好的自组织和自学习能力等特点。神经网络是基于神经单元大集合的一种计算方法，可以有效解决由轴突连接的生物神经元的大群集的问题。由于神经单元之间具有一定的连接方式，因此，单一的神经元可以对所连接的神经单元的激活状态产生一定的抑制作用。 3.1.2灰色关联度分析 灰色关联度分析也是一种常用的大数据算法的分析方式，主要根据因素之间发展趋势的相同性或者不同性，进行一定的归纳和评价。灰色关联度分析方式作为衡量因素之间关联度的方法，具有特定的信息概念。 3.2建设大数据资源体系的方法 3.2.1 数据采集方法 国土资源大数据建设的关键在于数据采集，国土资源数据采集形式多样。随着科学技术的发展，文本、视频和传感器被广泛应用于数据采集中，它们集成在一起形成了海量的异构数据源。随着大数据技术的广泛应用，我国对国土资源大数据的采集也由传统方式过渡到大数据手段，利用无人机采集高分辨率的影像，利用数字远程视频传输监控破坏国土资源的非法行为，利用移动终端现场数据采集系统为国土资源监管提供最新动态信息。 3.2.2数据整理要点 （1）抽取数据，将数据源中可以分析处理的数据抽取出来；（2）所采集的数据并不是全部有用的，需要将部分没有价值的数据“清洗”掉，依据信息种类制订不同的“清洗”方案；（3）整合多源信息，除了统一不同结构类型的数据外，需要考虑受到时、地域等影响出现的数据差异，做好分析与管理国土资源数据的工作，保证经过处理后的数据可以被很好储存在管理中并在后续分析决策中应用。 3.2.3存储管理工作 随着国土资源工作内容的增加和时间的推移，相关数据的数量呈爆炸式增长。必须根据数据类型和结构完成存储和管理工作，同时应
房地产市场分析报告 模板
房地产市场分析报告格式 特点： （1）侧重以房地产市场分析为主，在分析中得出结论。 （2）围绕项目进行，为项目的市场定位做准备。 （3）关键是把握房地产市场的供需状况和市场空白点。 市场分析报告内容 第一部分宏观区域分析 （1）区域社会经济发展状况。 1）区域概况（网上资料或统计局）。 2）地理位置（位置、所辖区域、面积、市区面积） 3）城市性质及地位（城市的历史、文化、所占的重要地位） 4）城市规模（城市用地规模、人口规模）。 5）城市总体布局（城市格局、所含区、规划方向、突出物色。 6）区域经济发展概况（数据来源统计局）。 7）区域国内生产总值及增长比例、人均国内生产总值及增长比。 8）人均可支配收入及增长，消费性支出及增长、平均工资。 （2）区位分析。 项目所在区域概况（项目所在区域是大区的什么地带、占有什么地位、起到什么作用）。 区域位置（项目具体位置、占地及位置优势） 区域景观条件（项目所在地区域景观） （3）项目与城市主要商业区及就业区的联系分析。 1）项目所在区域的交通情况（项目周边的快速路、主干路、次干路、支路；项目周边的公交线路；项目到达市中心的乘车路线及时间）。 2）主要商业区、就业区的分布及项目的关系。 （4）分析项目与上述区域的关系。 1）城市规划对项目开发的影响。 2）区域整体规划概况。 3）项目周围规划概况。 4）规划对项目的影响 （5） 1）经济发展、人均收入及支出消费。 2）项目的区位优势劣势 3）项目的交通优劣 4）大规划与项目周边的小规划对项目的影响分析。 第二部分区域房地产的市场分析 （1）区域市场的发展状况。 1）区域市场的发展状况及概况 起步兴起期（时间、首批代表作、产品特征）； 平稳发展期（时间、首批代表作、产品特征、需求状况）。 整合提升期（时间、代表大盘、产品及战略理念、需求状况）。 2）近年来区域住宅（商业）市供求分析。 市场供应方面（近几年来的施工面积及增长）、市场需求方面（近几年来的销售面积及增长，
《土地储备管理办法》.doc
《土地储备管理办法》 第一章总则 第一条为完善土地储备制度，加强土地调控，规范土地市场运行，促进土地节约集约利用，提高建设用地保障能力，根据《国务院关于加强国有土地资产管理的通知》(国发〔20 01〕15号)、《国务院办公厅关于规范国有土地使用权出让收支管理的通知》(国办发〔200 6〕100号)，制定本办法。 第二条本办法所称土地储备，是指市、县人民政府国土资源管理部门为实现调控土地市尝促进土地资源合理利用目标，依法取得土地，进行前期开发、储存以备供应土地的行为。 土地储备工作的具体实施，由土地储备机构承担。 第三条土地储备机构应为市、县人民政府批准成立、具有独立的法人资格、隶属于国土资源管理部门、统一承担本行政辖区内土地储备工作的事业单位。 第四条市、县人民政府国土资源管理、财政及当地人民银行等部门，按照职责分工，各负其责，互相配合，保证土地储备工作顺利开展。 第五条建立信息共享制度。县级以上人民政府国土资源管理、财政及人民银行相关分支行要将土地储备与供应数量、储备资金收支、贷款数量等信息按季逐级汇总上报主管部门，并在同级部门间进行信息交换。 第二章计划与管理 第六条各地应根据调控土地市场的需要，合理确定储备土地规模，储备土地必须符合规划、计划，优先储备闲置、空闲和低效利用的国有存量建设用地。 第七条土地储备实行计划管理。市、县人民政府国土资源管理、财政及当地人民银行相关分支行等部门应根据当地经济和社会发展计划、土地利用总体规划、城市总体规划、土地利用年度计划和土地市场供需状况等共同编制年度土地储备计划，报同级人民政府批准，并报上级国土资源管理部门备案。 第八条年度土地储备计划应包括： (一)年度储备土地规模； (二)年度储备土地前期开发规模； (三)年度储备土地供应规模； (四)年度储备土地临时利用计划； (五)计划年度末储备土地规模。 第九条市、县人民政府国土资源管理部门实施土地储备计划，应编制项目实施方案，经同级人民政府批准后，作为办理相关审批手续的依据。 第三章范围与程序 第十条下列土地可以纳入土地储备范围： (一)依法收回的国有土地； (二)收购的土地； (三)行使优先购买权取得的土地； (四)已办理农用地转用、土地征收批准手续的土地；
大数据对企业管理决策影响分析
大数据对企业管理决策影响分析 随着云计算技术的快速普及，加之物联网、移动互联网应用的大规模爆发，人类进入了大数据时代。大数据的数据集远远超出了目前典型数据库管理系统获取、存储、管理和分析的能力。研究机构Gartner将大数据定义为需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产；国际数据公司(IDC)认为大数据是从海量规模数据中抽取价值的新一代技术和架构；IBM将大数据定义为4个V即大量化(Volume) 、多样化(Variety)、快速化(Velocity)及产生的价值(Value) 。针对大数据的特征挖掘其价值并作出决策，成为企业在大数据环境下进行决策的重要依据。2012年1月达沃斯世界经济论坛将大数据作为主题之一，探讨了如何更好地利用数据产生社会效益；2012年5月联合国“Global Pulse”特别分析了发展中国家面对大数据的机遇和挑战，并倡议运用大数据促进全球经济发展；2012年3月美国奥巴马政府发布“大数据研究和发展倡议”，正式启动大数据发展计划，随后英国、加拿大、澳大利亚、法国、日本等30多个国家也相继启动了大数据计划；Google、IBM、EMC、惠普、微软和阿里巴巴、百度等国内外公司正在积极抢占大数据技术市场。大数据应用领域包括客户关系管理、市场营销、金融投资、人力资源管理、供应链管理和卫生保健、教育、国家安全、食品等各个行业，已成为一个影响国家、社会和企业发展的重要因素。在互联网时代，基于数据判断、决策成为国家、企业和个人的基本技能。大数据的出现改变了企业决策环境，并将对企业的传统决策方式产生巨大影响。 1、大数据对管理决策环境的影响 1.1 大数据下数据驱动的决策方式 目前人类每年产生的数据量已经从TB(1024GB=1TB)级别跃升到PB(1024TB=1PB)、EB(1024PB=1EB)乃至ZB(1024EB=1ZB)级别。美国互联网数据中心指出，全球已有超过150亿台连接到互联网的移动设备，互联网上的数据每年增长50%，每两年便翻一番，而目前世界上90%以上的数据是最近几年才产生的，随着数据的急剧增长，大数据时代已经到来。大数据下的决策依赖于大量市场数据，如何有效地收集和分配数据、可靠智能地分析和执行数据成为企业未来面临的挑战。基于云计算的大数据环境影响到企业信息收集方式、决策方案制定、方案选择及评估等决策实施过程，进而对企业的管理决策产生影响。舍恩伯格指出，大数据的“大”，并不是指数据本身绝对数量大，而是指处理数据所使用的模式“大”：尽可能地收集全面数据、完整数据和综合数据，同时使用数学方法对其进行分析和建模，挖掘出背后的关系，从而预测事件发生的概率。数据驱动型决策(data-driven decision making)是大数据下决策的特点。研究表明，越是以数据驱动的企业，其财务和运营业绩越好。大数据是个极丰富的数据集，数据是知识经济时代重要的生产要素，是经济运行中的根本性资源。数据生产信息，信息改善决策，进而提高生产力。可以预期，未来决定、评价企业价值的最大核心在于数据，数据积累量、数据分析能力、数据驱动业务的能力将是决定企业价值的最主要因素。 1.2 大数据下决策方式应用现状 MIT沙龙主编与IBM商业价值协会通过对100个国家30多个行业的近3000名公司执行者、管理者和数据分析工作者进行调查，基于调查结果为公司提供了5条建议，其中提出对于每个机会，企业需要从问题而不是数据开始，所以应该先定义满足商务目标的问题，然后识别那些可以解答问题的数据。枟经济学家枠杂志2010年的一项调查显示，经营大数据已成为企业管理的热门话题，但大数据的应用目前还处于初级阶段。2013年3月IBM的大数据调研白皮书枟分析：大数据在现实世界中的应用枠显示“大数据”将带来蓬勃商机，63% 的受访者表示大数据和信息的分析使用为其组织创造了竞争优势，47% 的受访者称当前应
智慧国土-环境资源信息化综合监管平台大数据整体建设方案
智慧国土-国土资源信息化综合大数据平台 建 设 方 案 北京XX科技有限公司 2019年X月
目录 第1章概述 (5) 1.1 背景 (5) 1.2 项目依据 (10) 1.3 建设原则 (11) 1.4 现状与差距 (12) 1.5 项目目标 (15) 1.6 项目内容 (16) 1.7 项目建设必要性 (17) 1.7.1 增强国土资源信息掌控能力，实现科学决策的需要 (20) 1.7.2 提升行政水平、提高管理效率的需要 (21) 1.7.3 有利于政务公开，接受社会监督，保障人民合法权益 (22) 1.7.4 深化改革、严格土地管理工作的需要 (22) 1.7.5 加强矿产资源开发利用监管的需要 (22) 1.7.6 提升XX省地灾监测与防治水平的需要 (23) 1.8 项目经济社会效益 (24) 第2章总体设计 (25) 2.1 总体框架 (25) 2.1.1 “一张图” (27) 2.1.2 综合监管平台 (37) 2.2 设计原则 (38) 2.2.1 标准化与规范化原则 (38) 2.2.2 创新性与先进性原则 (39) 2.2.3 经济性与实用性原则 (39) 2.2.4 开放性与合作性原则 (39) 2.2.5 易用性与完整性原则 (40) 2.2.6 统一化与一体化原则 (40) 2.2.7 安全性与稳定性原则 (41) 2.2.8 整体性与渐进性原则 (41) 2.3 技术路线 (41) 2.4 技术特色 (43) 2.4.1 统一GIS平台 (43) 2.4.2 国土资源空间数据的一体化管理 (45) 2.4.3 基于共相式GIS的国土GIS应用 (48) 2.4.4 基于Intranet／Internet的系统体系架构 (50) 2.4.5 基于工作流技术的流程性业务处理 (53) 2.4.6 增强国土资源空间数据决策应用 (55) 2.4.7 可视化综合监管模式 (56) 2.4.8 采用面向服务的SOA架构 (56) 2.4.9 通过ESB实现服务的集成 (57) 2.4.10 构建全省国土GIS云雏形 (58) 2.4.11 采用插件技术便于集成和扩展 (58) 第3章建设内容 (60)
房地产市场调研的内容和方法
一、市场调研的含义 房地产市场调研是房地产开发企业为了及时作出正确的投资决策和营销决策，而客观、系统地收集、整理、研究、分析房地产市场有关信息资料，将其转化为决策所需信息的工作过程。 房地产市场调研的作用 1）有助于企业发现新的市场机会，确定正确的发展方向； 2）有利于房地产企业适时开发新产品，抢占新市场； 3）有利于企业制订正确的营销策略； 4）有利于企业不断提高产品质量，改善经营管理，提升市场竞争力。 二、市场调研的内容 （一）宏观投资环境调查 （二）城市房地产市场概况 （三）目标客户群消费行为与市场需求容量调研 （四）项目基本状况调查 （五）项目所在区域市场状况 （六）项目开发策略建议 （七）营销策划和营销推广、销售执行阶段的市场调研 宏观投资环境调查 1、政治环境 2、经济环境 3、社会文化环境 政治环境 政治环境主要包括政府思想观念、办事效率、政策法规等。一个国家、地区和城市的政治环境如何，将直接影响房地产企业正常的生产经营活动的开展。 经济环境 国内生产总值、国民收入的发展状况；能源和资源状况；城市发展总体规划、城市基础设施建设、城市人口分布、区域划分；社会固定资产投资状况、金融、证券市场情况；商业零售与贸易状况、居民消费结构、居民储蓄和信贷情况等。社会文化环境 居民受教育程度、文化水平、职业构成、民族分布、宗教信仰、风俗习惯、审美观念等。社会文化往往对整个社会有深刻影响，尽管文化有相对稳定性，但不是固定不变的，特别是生活习惯，审美观念往往随着社会生产力发展而发生一定程度的变化。 城市房地产市场概况 1、一级市场土地出让情况，包括土地出让数量及其规划用途、土地价格、土地出让金收缴情况； 2、全市商品房施工面积、竣工面积、销售面积、销售金额、空置面积及结构； 3、全市房地产价格走势，不同区域和物业类型的价格情况； 4、全市主要发展商开发销售情况，包括开发量、竣工量、销售面积及销售金额；
武汉市土地市场的现状分析
收稿日期:2003-12-15 杨兴权:男,1972年生,华中农业大学土地管理学院讲师;研究方向:城市规划和房地产经济 武汉市土地市场的现状分析 杨兴权1) 唐华超 2) (1)华中农业大学土地管理学院,武汉430070; 2) 武汉市国土资源管理局,武汉430014) 摘要 土地作为房地产的基础,其价格的变化对市场的影响很大,土地价格也是政府进行宏观经济调控的主要手段之一。文章在对武汉市的土地市场进行调查分析的基础上,阐述了地价变化的原因以及当前土地市场存在的不足,并提出了培育土地市场的对策。 关键词 土地市场;土地价格;武汉市 武汉市是湖北省省会,位于我国腹地的中心、长江和汉江交汇处,是全国重要的交通枢纽和特大城市,也是华中地区和长江中游的经济、文化、科技和教育中心。长江、汉江把市区分割为汉口、汉阳、武昌三镇,各区的发展方向各异,其中,武昌属于科教中心,汉口为商业中心,汉阳则以工业为主。这种不同的发展特点使得该市地价具有明显的地域性,主要体现在以下三个方面:1以汉口的中山大道、江汉路为中心,由内向外,价位逐渐降低,大部分的低级别地处在离中心城区较远的郊区地带;o从大的区位来看,地价江北高、江南低,南北差异明显;?较高级别的商业用地大部分集中在汉口,较高级别的工业用地主要集中在武昌和汉阳,而级别较高的住宅用地则主要分布在汉口和武昌。 一、土地价格变动的原因分析 地价的影响因素是多方面的,既与国家的政策 法规、经济发展态势等宏观方面的因素有关,又与城市的发展状况、市场供求因素以及居民的购买力等相关联。同时,地价和房价也会相互影响,地价上涨,导致房价上升;房价的上升在一定条件下又会促进地价的上涨。对地价变化进行的原因分析我们主要从宏观和微观两个方面入手。 1.宏观方面 (1)国民经济发展状况。近年来,我国国民经济保持了较快的增长,GDP 平均增长速度为7.8%,经济发展的态势很好,极大地刺激了国内外企业和开发商对房地产市场的投资欲望,全国房地产市场活 跃,地价、房价水平逐步走高,增长势头不减。武汉市房地产市场也呈现出欣欣向荣的景象,交易量剧增,房价由1999年的均价1983.52元/平方米上涨到2002年的均价2103.72元/平方米(资料来源于 5武房指数6)。 (2)土地使用制度改革深化。2002年,国家先后出台了5招标拍卖挂牌出让国有土地使用权的规定6、5关于严格实行经营性土地使用权招标挂牌出让的通知6等文件,明确要求全国各地的商业、旅游、娱乐、写字楼和商品住宅等各类经营性用地必须以招标、拍卖、挂牌方式出让。为配合国家政策,武汉市也相应出台并实施了5武汉市土地储备管理办法6、5武汉市土地管理交易办法6、5市人民政府关于经营性用地有偿使用与开发建设实行一费制收费办法的通知6等七个关于土地经营管理的文件,使武汉市的土地市场机制发生了根本转变,从而也影响了武汉市的土地价格。 (3)住房消费政策环境宽松。近年来,在国家一系列鼓励住房消费政策的推动下,房地产市场投资持续保持较快的增长速度,居民住房消费得到有效启动,呈现供求两旺的发展势头,房地产价格总体水平平稳上涨。2001年,我国住房改革继续深入,货币分房全面实施,提高公有住房销售和租赁价格、加强经济适用房认购和销售管理、加强土地管理、提高土地出让价格、土地交易采取拍卖方式等政策和配套措施相继出台。在这些因素作用下,当年全国房地产市场稳步升温,房屋价格上涨2.2%,土地交易价格上涨1.7%。2002年,住房分配货币化工作进 华中农业大学学报(社会科学版),(总52期)2004(2):58~61 Journal of Huazhong Ag ricultural U niv ersity(Social Sciences Edition)
基于大数据技术的国土资源信息化应用探讨 白丽然
基于大数据技术的国土资源信息化应用探讨白丽然 发表时间：2019-08-01T09:31:40.780Z 来源：《防护工程》2019年8期作者：白丽然 [导读] 通常可以将大数据定义为在一定的时间范围内，无法使用常规软件工具完成捕捉、管理以及处理的数据集合[1]。身份证号码：13012319720219xxxx 河北石家庄 050000 摘要：大数据时当今时代发展的产物，其在国土资源管理工作中的应用具有广阔的前景。但是由于我国大数据技术发展有限，相应技术还有待进一步发展，其在我国国土资源管理中的应用还存在着一些矛盾和问题亟待解决。相应人员应跟随时代发展步伐，积极促进大数据技术在国土资源管理信息化建设中的应用，更好地促进国土资源管理信息化的未来发展。 关键词：大数据技术；国土资源信息化；应用 1 大数据与数据挖掘技术 1.1 大数据 通常可以将大数据定义为在一定的时间范围内，无法使用常规软件工具完成捕捉、管理以及处理的数据集合[1]。在大数据中有两个重要的内容就是海量的数据信息和高强度的数据处理能力，这两个重要内容也是相对于传统的数据处理系统最明显的优势。利用大数据技术可以完成对大型复杂数据模块的高效分析，其中具体包括数据的收集、分析、共享以及传输等。 1.2 数据挖掘技术 数据挖掘技术是基于计算机技术的新型学科，其起源于20世纪80年代。当时的数据挖掘在本质上跟现在有较大的区别。科研工作者对大数据的研究最初只是为了推动人工智能技术的发展。在技术层面上，可以将数据挖掘技术理解为发掘创新数据的过程。 2 国土资源信息化建设中大数据技术的作用 2.1 解决系统衔接问题 目前，数据库与业务类型之间缺少有效的业务数据模型是当前国土资源大数据系统面临的最主要的问题，导致在实际应用中无法全部调用系统中的全部数据。而本文中的国土资源大数据系统其实是数据和智能分析的集成，主要是通过建立能够支持业务应用的数据来支持多应用数据主体应用服务的应用。 2.2 提高数据处理效率 通过大数据技术的应用，我国当前国土资源信息库与常规轨迹数据得到进一步完善。但当前要解决的问题是，这些完善的信息和数据之间联系不紧密，有些甚至还处于一种完全独立的状态。而且这些数据之间的孤立问题一定程度上影响了数据质量，延长了人们掌控这些数据的时间，而且，利用现有信息技术融合信息还存在很大的难度。然而，通过大数据技术的应用，可以将所有当前数据转化为以人、物、地、事、组织为核心要素的数据形式，一定程度改进战法和操作方法。 3基于大数据技术的国土资源信息化应用 3.1国土资源大数据应用平台 第一，国土资源大数据体系建设。在进行大数据体系建设过程中，一方面应做好国土的大数据采集工作。国土数据资源形式丰富，传统的国土数据资源采集方法只能够提取大多结构化数据，对于半结构化以及非结构化数的提取能力有限。这就需要利用大数据技术进行相应的工作，利用大数据的智能感知技术、预处理技术等对半结构化以及非结构化数进行智能化识别和采取。同时利用大数据技术进行国土资源采集还有利于实现对国土资源信息的动态监管，能够及时发现破坏国土资源的违法行为信息，同时还可以保证国土资源信息采集的准确性。 第二，国土资源大数据安全体系建设。国土资源数据安全关系到国家经济社会发展，国土资源数据的互联互通必须通过互联网、传感器等设备，而互联网、传感器等设备的公开透明对数据安全产生极大隐患。通过防火墙对防护各项策略进行进一步细化，以保证防火墙有效使用，使非法用户不能轻易进入内部网络。通过配备主背防火墙，平时两台防火墙配置相同的安全策略，一旦发生单台故障，立即启用备用防火墙，确保网络业务不受影响。 3.2大数据支撑遥感监测与数据挖掘 遥感大数据是通过各种遥感技术获取得到的遥感数据集具有典型的大数据特征，基于这种认识，以海量遥感数据集为主、综合其他多种来源的辅助数据，运用大数据思维与手段，聚焦于从多种来源、多种介质、多种频段、多种分辨率的海量遥感数据集中获取价值信息的理论、方法、技术与活动的统称利用这种技术，能够为用户提供更精确、更好的服务。 结束语 科学技术以及现代信息技术的发展，信息化已经逐渐成为了社会和经济发展的一个主要趋势，强化国土资源信息化应用也逐渐被提上了日程，成为了当前亟待解决的重要问题。相应单位应强化基于大数据技术的国土资源信息化应用和发展，利用现代大数据信息技术，强化国土资源信息化建设，更好地促进我国国土资源及其相关事业的未来发展。 参考文献: [1]徐海洋,于丙辰,陈刚,唐华,葛石冰.国土资源大数据的内涵、研究现状与展望[J].江苏科技信息,2017(36):47-51. [2]郭清泉.探讨国土资源信息化中云计算与大数据的应用与发展[J].电子世界,2017(24):46-47. [3]滕立生.大数据技术在国土资源信息化的应用分析[J].科技创新导报,2017,14(32):120-121. [4]王礼玲.大数据在国土资源信息化中的应用[J].数字通信世界,2017(10):180. [5]王星月,马友华,王静,毛雪.基于国土资源的大数据应用研究[J].国土与自然资源研究,2017(04):74-80.
房地产市场调研内容有哪些
房地产市场调研的内容有哪些？哪些步骤需要用到定量统计分析方法？ 房地产市场调研的基本内容包括如下几个方面： （一）宏观环境调研 此类调研主要包括自然环境、经济环境、人口环境、技术环境、社会文化环境、政治法律环境等的调研。 （二）城市房地产市场需求状况调研 此类调研的主要调研内容包括某类房地产产品的市场需求容量及其饱和点、当地居民的消费趋势和消费结构状况、政府政策的变化及市场需求的影响等。 （三）消费者购买行为调研 此类调研的主要调研内容包括消费者的构成、分布及消费者需求的层次状况，消费者的现实需求和潜在需求状况，消费者的收入、购买能力及投资类型，消费者的购房意向、动机类型，影响消费者购买行为的社会和心理因素等。 （四）城市房地产供应状况调研 此类调研的主要调研内容包括楼盘分布状况、城市各板块现状及趋势、板块间竞争现状及竞争趋势、重点楼盘状况、城市住宅产品特征、城市住宅产品发展趋势、城市未来楼盘供应预测等。 （五）项目中长期主要竞争者调研 此类调研的主要调研内容包括主要竞争者的数量与规模、可能的潜在竞争者、竞争者市场发展战略和竞争战略、竞争者房地产产品的开发数量及类别、设计、服务优缺点、成本、价格、利润水平、营销渠道选择、广告策略及效果等。 哪些步骤需要用到定量统计分析方法： 房地产市场调研的程序： 一、调研准备阶段： （一）提出问题，明确目标 （二）进行初步情况分析，必要时进行非正式调查 （三）确定需要收集的资料信息，选定资料收集方法 所需收集的资料基本上分为两大类，即第一手资料和第二手资料。在房地产市场调研中，普遍采用抽样调查等方法来获取市场资料。 （四）调查问卷设计 （五）拟定调查计划书 计划是市场调查执行者对自身工作的安排，主要内容包括调查目标、调查方法、调查内容、调查范围、调查时间安排、人员安排、调查经费预算等项目。 （六）建立调查组织 实际展开调查工作之前，还应当根据调查任务和调查规模的大小，配备好调查人员，建立房地产市场调查组织。 二、正式调查阶段 正式调查阶段的主要工作内容就是按照调查计划的安排，通过各种纺织到调查现场获取第一手资料，到相关部门和机构收集第二手资料。 三、分析总结阶段 编码是给每个问题的各个备选答案配上数字或符号，以便为资料的后续处理和利用作准备。有了编码之后，在对调查资料进行分析之前，最好编制编码表格，以防漏掉某些统计项。 资料经过编辑和编码之后，可借助图表对其进行统计汇总，同时对相应统计结果进行分
XXXX年武汉市房地产市场分析报告
2012年武汉市 房地产市场分析报告 地产金融事业部武汉分部 2013年2月28日
2012年武汉房地产市场分析报告 目录 一、2012年武汉市社会经济发展总体情况 二、2012年房地产市场运行总体情况 三、2012年房地产市场供应情况 （一）商品房供应总体情况 （二）商品住宅供应的季度结构分析 （三）商品住宅供应的区域结构分析 （四）商品住宅供应的户型结构分析 四、2012年房地产市场交易情况 （一）商品房销售总量分析 1、2012年武汉市商品房销售情况 2、2012年武汉市商品住宅销售情况 （二）商品房销售均价分析 1、2012年武汉市各月商品住宅销售均价情况 2、2012年武汉市各区商品住宅销售均价情况 3、2012年武汉市写字楼销售均价及环比情况 （三）存量住宅销售总量分析 1、2012年武汉市存量住宅总体销售情况 2、2012年武汉市存量住宅销售结构情况 （四）存量住宅销售均价分析 1、2012年武汉市存量住宅销售均价走势 2、2012年武汉市各区存量住宅销售均价情况 五、2012年月末可售房源情况分析 （一）商品住宅供应面积与销售面积对比分析 （二）商品住宅可售房源的月度分析 （三）商品住宅可售房源的区域分析 六、2012年武汉市土地成交情况 （一）成交土地的用途结构分析 （二）成交土地的区域结构分析 （三）全国性典型房企拿地情况 （四）2012年武汉市成交土地楼面地价排行榜（Top10） 七、2013年房地产市场走势预测
2012年武汉房地产市场分析报告 一、2012年武汉市社会经济发展总体情况 2012年，武汉市大力推进国家中心城市建设，在严峻复杂的宏观经济背景下，努力“稳中求进、好中求快”，抓产业、扩投资、促消费、稳物价、惠民生，国民经济保持了平稳较快的运行态势。 武汉市2012年社会经济发展主要指标 注：数据摘自2012年武汉市统计局网站。 二、2012年房地产市场运行情况 2012年，武汉市在继续执行房地产市场宏观调控政策的同时，积极保持土地供应，落实保障性住房建设任务，全面强化市场监管，确保价格总体平稳。全年房地产市场整体保持平稳的发展态势，开发投资平稳增长，住房成交量明显回升，价格波动趋稳，结构更趋合理。 （一）房地产开发投资继续保持较快增长 2012年，武汉市房地产开发完成投资1574.86亿元，同比增长22.8%。其中，住宅开发完成投资991.41亿元，同比增长32.6%。 （二）房屋施工面积平稳增长 2012年，武汉市房屋施工面积为6862.97万平方米，同比增长15.1%。其中，新开工面积为2141.68万平方米，同比增长2.1％。住宅施工面积5068.97万平方米，同比增长12.6%；其中，住宅新开工面积为1617.07万平方米，同比增长2.2％，占房屋新开工面积的75.5％。 （三）商品房销量明显回升 2012年，武汉市商品房实际销售面积为1692.72万平方米，同比增长11.73％；成交套数173190套，同比增长16.77％。其中，商品住宅销售面积为1331.04万平方米，同比增长22.64％，占商品房总销售面积的78.63％；成交套数为134953套，同比增长24.73％（以上
浅谈国土空间规划领域的大数据应用
浅谈国土空间规划领域的大数据应用 发表时间：2019-07-15T16:19:40.513Z 来源：《城镇建设》2019年第08期作者：陈萌 [导读] 当今时代，信息技术发展迅猛，并广泛应用于各个领域中，发挥着十分积极的作用。 山东深科空间规划勘查设计有限公司山东济南 250000 摘要：当今时代，信息技术发展迅猛，并广泛应用于各个领域中，发挥着十分积极的作用。大数据技术是以数据为本质的新一代革命性的信息技术，在数据挖潜过程中，能够带动理念、模式、技术及应用实践的创新。相比其他传统行业，海量、高效的大数据带给国土空间规划研究的影响更为显著，其不仅对国土空间规划编制、评价和管理的方式产生影响，也通过对人的活动、移动和交流方式的改变，改变了国土空间。数据是国土空间规划研究的重要基础，是分析国土空间发展现状、问题与特征的基本素材，更是解释国土空间发展机制、科学规划国土空间增长的重要依据。 关键词：国土空间规划；大数据；应用 引言 空间规划是国家空间发展的指南、可持续发展的空间蓝图，是各类开发保护建设活动的基本依据。新时期中国将建立空间规划体系，推进“多规合一”，将主体功能区规划、国土规划、土地利用规划、城乡规划有机融合，统一为国土空间规划，从落实国家战略定位、优化国土空间格局、科学配置资源要素等方面实现编制高质量空间规划的目标。2016年原国土资源部发布的《关于促进国土资源大数据应用发展的实施意见》指出，在新一代信息技术迅猛发展的背景下，要创新国土资源管理方式，促进国土资源决策科学化。将大数据与自然资源调查、年度更新变更调查和有关专项调查相结合，有助于摸清家底，协调矛盾，科学编制空间规划的底数、底盘和底图。“大数据”蕴含的研究价值自新千年伊始就为西方主流学界关注，起初聚焦于社会科学领域，近年来在人文地理学领域反应最为热烈，为社会科学空间转向下的学科发展提供了新机遇。 1大数据的特征 大数据是一种超大规模的数据集合，它在获取、存储、管理、分析等方面大大超出了传统数据库软件工具能力范围，具有海量的数据规模、快速的数据流转、多样的数据类型和价值密度低四大特征。国土空间规划的编制涉及到人类赖以生存的自然资源集合的整体，需要统筹考虑城市经济社会发展需求和人口、城市区域条件等各种要素，从而对城市空间发展方向、产业发展重点、城市环境容量和空间发展规模作出预测和控制。传统的规划技术手段停留在小数据的模式上，无法对研究对象进行全样本的画像，大数据改变了这一模式，通过集成各类结构化、半结构化和非结构化的数据，可以对城市空间和居住在城市空间中人的行为进行时空化的画像和长期跟踪，通过各种标签识别全面了解城市空间发展特征并预测发展趋势。 2大数据应用对国土空间规划的启示 2.1打通数据获取及分享通道 从来源上看，国土空间规划相关的数据包括空间现状数据集、空间规划数据集、空间管理数据集、社会经济数据集等传统数据及网络新兴数据的。传统国土空间规划核心是物质空间规划，基础数据以传统数据为主，而网络新兴数据随着近年来信息技术的飞速发展在国土空间规划领域的应用正方兴未艾，但主要还是集中在理论研究领域而较少应用指导实践行为，导致部分规划空有物质空间的“完美蓝图”，却缺乏能够绘制社会空间“科学蓝图”的城市居民行为、产业情况、公共空间利用等网络新兴数据指导。在规划实践中，数据获取及共享需要强有力的协调组织，能够突破不同行业间的数据壁垒，使数据获取及共享更为顺畅。 2.2规范数据整理模式 首先，传统土地利用、空间规划采用条块式的管理模式，造成现有多门类数据之间标准不统一、相互矛盾，数据交叉、冲突、重复建设的情况时有发生。故需要统一标准、规范，对现有的大数据资源进行清理、整合。国土空间大数据虽然来源复杂、类型繁多，但相互衔接性较强，可通过关联规则，规范数据信息资源采集的内容、方式、频率等，对数据进行整合，建立信息资源库体系，从而为科学决策和科学管理打好基础。其次，数据整理过程及发布环节必须重视数据保密性。国土空间大数据中的地形图、地理信息空间数据、经济运行数据、居民活动个人隐私数据等重要信息均涉及国家机密，必须受到严格保护，防止其遭受恶意用户或黑客的攻击。如果这些信息不能被妥善保存和管理，而是被滥用，将会给国家和个人带来极大的侵害。 2.3拓展应用领域，增强理论向实践成果的转化 从横向来看，在土地利用领域，大数据可用于土地利用效益研究、入地功能流转研究、自然资源利用监测等方面；在总规领域，大数据可用于分析人口规模、用地识别、空间结构、总规评价等问题；在控制性规划领域，大数据可用于分析地块业态评价、空间可达性分析等问题；在专项规划领域，大数据可用于分析教育、医疗、商业、休闲、产业等用地布点及使用效果等问题；在交通规划领域，大数据可用于分析站点位置、线型选择、换乘设置等问题；在城市设计领域，大数据可用于分析公共空间评价、就业吸引力评价等问题。 从纵向来看，传统土地利用、空间规划在后期监测和评价方面缺乏有效手段，而大数据与新技术的应用，可实现随时随地捕获、测量和传递信息，实现空间各个系统的实时感知，全面、精确、直观地反映国土空间要素的行为模式和动态变化，结合各门类要素的属性特征，对要素的质量、价值或效益开展综合评价，做好国土空间资源开发利用、保护管护、治理监督等政府管理，为国土空间规划和用途管制提供准确可靠的基础支撑。 3国土空间规划领域的大数据应用策略 随着当今信息的爆发性增长和科学技术的突破，人类文明正从信息（Information Technology）时代向数据科技（Data Technology）时代飞速变革。在过去的十年里，移动互联网、物联网、云计算、大数据等技术的快速发展深刻地影响和改变着人类社会。近年《国务院关于印发促进大数据发展行动纲要的通知》，《广东省促进大数据发展行动计划（2016～2020年）》等文件明确了国家大数据战略，运用大数据推动政府治理，促进民生服务普惠化，加快城市创新驱动发展。 在大数据运用中：①要特别注意研发与探索大数据应用的技术问题，如数据的存储，已由传统的集中式数据仓库系统转为分布式处理系统，如海量非结构数据的过滤与抽取，如对传统的数据传输工具流程重新设计等。②要切实统筹好数据标准化建设，各类大数据统筹利
房地产市场分析的内容与特点(1)
房地产市场分析的内容与特点 房地产市场分析可为房地产各项活动提供决策和实施的依据，不科学的市场分析将导致不切实际的市场预期及错误的需求判断，从而引发房地产活动中的风险。本文从实用的角度，探讨了房地产市场分析的层次与内容体系，归纳总结出服务于房地产投资决策、项目融资、房地产征券投资、房地产开发过程、房地产市场宏观管理等活动的房地产市场分析报告的特点，对房地产市场分析缺乏有效性的原因进行分析，并提出了提高房地产市场分析报告有效性的途径。 一、房地产市场分析的层次与内容 1、房地产市场分析的层次 房地产市场分析由于深度与内容侧重点上的不同要求，可分为以下三个层次的分析，每一后续的分析可建立在前一层次分析所提供的信息基础之上，它们之间有逻辑联系。 区域房地产市场分析是市场研究区域内所有的物业类型及总的地区经济，对总的房地产市场及各专业市场总供需情况的综合分析。它侧重于地区经济分析、区位分析、市场概况分析等内容。
专业房地产市场分析是对市场研究区域内专业市场（住宅、商业或工业物业）或专业子市场的供需分析，是在前一层次分析的基础上，对特定子市场的供需情况进行单独的估计和预测。它侧重于专业市场供求分析内容。 项目房地产市场分析是在前两个层次的基础上，对特定地点特定项目作竞争能力分析，预测一定价格和特征下的销售率及市场占有率情况，对项目的租金及售价、吸纳量及吸纳量计划进行预测。它侧重于项目竞争能力分析等内容。 2、房地产市场分析的内容 房地产市场分析的内容较为复杂与多样，将它归纳为六项主要内容。各类房地产市场分析由于要求的侧重点不一样。所包含的内容也不完全相同，有的可能只包含其中的几项。 地区经济分析是研究地区的经济环境，它包含①地区经济的基本趋势分析；⑦地区基础产业的发展趋势分析。房地产市场分析可采用计划部门等机构对地区经济情况的研究结果，而不必对地区经济情况作完全分析。但需要根据分析时的实情作调整，以反映最新信息，当然，如没能找到公共机构的预测信息，也需作一些独立预测。 区位分析是某地点的最佳用途分析，它是进行投资决策时的主要分析内容。它要对项目地块所在的区位与类似的区位进行比较，发现市场机会；
武汉市土地出让金管理办法(武政规[2009]9号)
武汉市人民政府转发市国土房产局 关于完善供地管理政策促进经济发展意见的通知 武政规〔2009〕9号 各区人民政府、市人民政府各部门： 市人民政府同意《市国土房产局关于完善供地管理政策促进经济发展的意见》，现转发给你们，请遵照执行。 二〇〇九年八月二十八日市人民政府： 为进一步落实《市人民政府关于优化政府服务促进企业发展的若干意见》（武政〔2008〕72号）精神，根据《国务院关于促进节约集约用地的通知》（国发〔2008〕3号）要求和《招标拍卖挂牌出让国有建设用地使用权规定》（国土资源部第39号令）、《协议出让国有土地使用权规定》（国土资源部第21号令）等规定，现就进一步完善我市国有建设用地供应管理政策，规范全市土地市场秩序，促进经济持续快速发展提出如下意见： 一、坚持市场优先，推进土地资源市场化配置 （一）继续落实国有土地招标拍卖挂牌出让制度。商业、旅游、娱乐、商品住宅等经营性用地和工业用地，以及同一宗土地有2个以上意向用地者的其他用地，都必须以招标拍卖挂牌方式出让。出让国有土地使用权取得的总成交价款中，市国土房产部门按以下情况计算政府土地收益： 1.政府储备地块，按公开成交价款与土地储备整理成本之差计算。 2.委托交易地块，属于工业用地的，按公开成交价款的20%计算；属于经营性用地的，按公开成交价款的50%计算。 （二）不断深化土地有偿使用制度改革。原划拨土地在符合规划，且不改变使用主体、土地用途、使用强度等现状条件的前提下，可以协议方式现状补办出让。市国土房产部门依据土地用途，按以下标准计算政府土地收益：工业用地，按市场价的20%计算；其他用地，按市场价的50%计算。 规范划拨土地现状补办出让管理，禁止通过现状补办出让方式规避执行经营性用地招标拍卖挂牌制度。划拨土地补办出让时，应当在出让合同中明确：出让合同签订后，需要将原用途调整为经营性用途的、住宅类用地增加容积率的、商服类用地增加容积率且超过原批准容积率1倍以上的，应当解除原出让合同，由土地储备机构优先予以储备；土地储备机构不
大数据处理技术的总结与分析
数据分析处理需求分类 1 事务型处理 在我们实际生活中,事务型数据处理需求非常常见,例如：淘宝网站交易系统、1２306网站火车票交易系统、超市ＰOＳ系统等都属于事务型数据处理系统。这类系统数据处理特点包括以下几点: 一就是事务处理型操作都就是细粒度操作,每次事务处理涉及数据量都很小。 二就是计算相对简单，一般只有少数几步操作组成，比如修改某行得某列; 三就是事务型处理操作涉及数据得增、删、改、查,对事务完整性与数据一致性要求非常高。 四就是事务性操作都就是实时交互式操作,至少能在几秒内执行完成； 五就是基于以上特点,索引就是支撑事务型处理一个非常重要得技术. 在数据量与并发交易量不大情况下,一般依托单机版关系型数据库,例如OＲＡＣLＥ、MＹSQL、SQＬSERVER,再加数据复制（DataGurａd、RＭAＮ、ＭｙSQＬ数据复制等)等高可用措施即可满足业务需求。 在数据量与并发交易量增加情况下，一般可以采用ORＡLＣＥRAC集群方式或者就是通过硬件升级（采用小型机、大型机等，如银行系统、运营商计费系统、证卷系统)来支撑. 事务型操作在淘宝、1230６等互联网企业中,由于数据量大、访问并发量高，必然采用分布式技术来应对,这样就带来了分布式事务处理问题，而分布式事务处理很难做到高效，因此一般采用根据业务应用特点来开发专用得系统来解决本问题。
２数据统计分析 数据统计主要就是被各类企业通过分析自己得销售记录等企业日常得运营数据,以辅助企业管理层来进行运营决策。典型得使用场景有:周报表、月报表等固定时间提供给领导得各类统计报表;市场营销部门,通过各种维度组合进行统计分析,以制定相应得营销策略等． 数据统计分析特点包括以下几点: 一就是数据统计一般涉及大量数据得聚合运算，每次统计涉及数据量会比较大。二就是数据统计分析计算相对复杂，例如会涉及大量goｕpbｙ、子查询、嵌套查询、窗口函数、聚合函数、排序等；有些复杂统计可能需要编写ＳQＬ脚本才能实现． 三就是数据统计分析实时性相对没有事务型操作要求高。但除固定报表外,目前越来越多得用户希望能做做到交互式实时统计； 传统得数据统计分析主要采用基于ＭＰP并行数据库得数据仓库技术.主要采用维度模型,通过预计算等方法，把数据整理成适合统计分析得结构来实现高性能得数据统计分析，以支持可以通过下钻与上卷操作,实现各种维度组合以及各种粒度得统计分析。 另外目前在数据统计分析领域,为了满足交互式统计分析需求，基于内存计算得数据库仓库系统也成为一个发展趋势,例如SAP得HANA平台。 3 数据挖掘 数据挖掘主要就是根据商业目标，采用数据挖掘算法自动从海量数据中发现隐含在海量数据中得规律与知识。