【T112017-共创数据经济分会场】大数据在商业地产中的应用分享
如何在房地产开发管理中应用大数据技术
138 | 中国商人 CBMAGB usiness起底“大数据”是一种无形的信息资产，是实现数字化、网络化、智能化的物质基础，如今已经渗透到各个领域，并对人类的生产方式、生活方式，以及社会管理模式产生了深远的影响。
在当今时代，信息技术在银行和金融等行业中的应用已经取得了良好成效，尝试将大数据技术应用到房地产行业，或许会是提升企业竞争力的有效办法。
借助大数据技术，房地产企业能够明确自身的市场定位，并且更加准确地把握市场动态，从而能够避免出现定位偏差或是过度开发的情况。
不仅如此，大数据技术还可以让房地产企业的营销更具针对性，而不是去盲目地投放广告，这样做能有效提升营销的转化率。
房地产市场中供求不平衡的问题，一直是困扰房地产企业的一大难题。
此时，可以利用大数据技术，分析历史数据，预测市场的未来走向，进而可以通过调节定价策略，提高销售业绩。
房地产开发管理现状在房地产项目的开发过程中，房地产企业需要根据当地城市的经济发展状况，适时调整价格。
房地产企业在开发项目前，可以借助大数据技术挖掘地块的潜在价值，以提高实际的投资效益。
在当前的住宅消费中，住宅的结构和选址备受关注。
首先，住宅的形式与内部结构至关重要，在开发过程中，需要避免“风闸效应”，以确保住宅的舒适度；其次，在设备配置方面，需要优先选用环保设备；最后，在选址时，房地产企业应当将环境优美、设施完善、空气质量优良地区作为首选。
随着大众的住房消费水平发生变化，未来，突出健康要素并能满足消费者多层次需求的健康住宅将会成为投资热点。
在房地产项目开发管理中应用大数据技术的重要性精准进行市场定位。
企业精准地进行市场定位，能够从根本上强化品牌效应和自身的影响力。
在此之前，企业需要全面收集与汇总数据，随后再依据多元化数据展开市场分析及调研。
随后，房地产企业就能在海量的数据信息中，识别出事关未来发展方向、供需关系及市场趋势的有关因素。
通过了解发展情况的大数据特征，企业在制定相应的战略规划时，就可以保证品牌的市场定位更加精准、合理，从而凸显出品牌形象。
大数据分析在房地产行业中的应用与价值
大数据分析在房地产行业中的应用与价值随着科技的快速发展，大数据分析在各行各业中的应用也越来越广泛。
房地产行业作为一个重要的经济领域，同样也可以从大数据分析中受益。
本文将探讨大数据分析在房地产行业中的应用与价值。
一、市场需求分析大数据分析可以帮助房地产开发商和经纪人了解市场需求，并根据需求进行合理的投资和规划。
通过对大量的历史销售数据进行分析，可以发现各个区域的需求趋势以及人们对不同类型房屋的偏好。
这些信息能够为房地产企业提供指导，使其能够更好地满足市场需求。
二、土地选择与开发在房地产开发过程中，土地选择是一个非常重要的环节。
通过大数据分析，可以评估土地的潜在价值，包括土地的地理位置、规划用途、市场潜力等。
同时，大数据分析还可以帮助开发商确定最佳的土地利用方式，提供有关建筑类型、容积率、楼层规划等方面的建议。
三、销售预测与定价策略大数据分析可以有效地预测房地产市场的销售走势，并为开发商提供有关销售预测和定价策略的建议。
通过分析过去的销售数据、市场趋势、经济指标等因素，可以预测未来市场的供需情况，为开发商制定合理的销售计划和定价策略提供决策支持。
四、客户画像与营销策略大数据分析可以帮助房地产企业更好地了解客户的喜好、需求和购房行为，以提供更准确、个性化的服务。
通过对客户在社交媒体、购房网站等渠道上的行为数据进行分析，可以形成客户画像，了解不同客户群体的特点和需求。
在此基础上，房地产企业可以制定相应的营销策略，提供针对性的推广和服务。
五、风险管理与智能决策在房地产行业中，风险管理是一个关键的问题。
大数据分析可以通过对各项指标的监测和分析，及时发现潜在的风险和问题。
例如，通过对市场情况、金融指标等数据进行实时监测，可以预警潜在的经济风险，为企业提供智能决策的依据。
总之，大数据分析在房地产行业中的应用已经逐渐成为趋势。
通过大数据分析，房地产企业可以更好地了解市场需求，优化土地选择与开发策略，制定合理的销售预测和定价策略，提供个性化的服务，降低风险并实现智能决策。
大数据在房地产行业中的价值和应用
大数据在房地产行业中的价值和应用随着科技的快速发展，大数据正逐渐成为各行各业的重要资源。
房地产行业也不例外，大数据在该行业中发挥着重要的价值和应用。
本文将探讨大数据在房地产行业中的具体价值以及应用案例。
一、大数据在房地产行业中的价值1. 数据采集价值：大数据可以收集大量的房地产相关信息，包括楼盘信息、物业信息、房价走势等等。
这些数据可以为房地产企业提供深入了解市场需求和行业动态的途径，帮助企业制定正确的市场决策。
2. 市场分析价值：大数据可以对市场进行全面、深入的分析，包括市场需求、消费者喜好、目标客户群体等等。
通过大数据分析，房地产企业可以准确把握市场需求趋势，避免盲目投资和开发，提高企业的市场竞争力。
3. 风险评估价值：大数据可以通过对历史房价数据、各种政策因素以及经济因素的分析，进行风险评估。
房地产企业可以根据大数据分析的结果，科学评估项目投资的风险，避免投资风险过大，提高投资回报率。
4. 客户服务价值：大数据可以分析客户的需求、购买行为等等。
房地产企业可以通过大数据分析结果，为客户提供个性化的产品和服务，满足客户的需求，提高客户满意度和忠诚度。
二、大数据在房地产行业中的应用案例1. 房产数据平台：通过搭建房产数据平台，收集各种与房地产相关的数据。
该平台可以提供楼盘信息的查询、房价走势的分析、目标客户画像等功能，帮助房地产企业更好地了解市场需求和目标客户。
2. 风险评估系统：通过大数据分析历史房价数据、政策数据、经济数据等，建立房产投资风险评估系统。
该系统可以准确评估不同项目的风险等级，帮助企业选择风险适中、回报高的投资项目。
3. 精准营销策略：通过大数据分析客户的购买行为、偏好等，实施精准的营销策略。
通过向目标客户提供个性化的推荐和优惠，提高销售转化率和客户忠诚度。
4. 智能建筑管理：通过大数据分析物业信息、设备运行数据等，实施智能建筑管理。
通过智能系统提前预测设备故障、优化能源利用等，提高建筑物的运行效率和节能性能。
大数据在房地产行业中的应用与分析
大数据在房地产行业中的应用与分析随着信息技术的不断发展和智能化时代的到来，大数据已经成为房地产行业中的一大关键词。
在房地产的各个环节中，大数据的应用能够帮助提升效率、降低成本，并实现精准定位和精细管理。
本文将分析大数据在房地产行业中的应用，并探讨其优势和挑战。
一、大数据在房地产行业的应用大数据在房地产行业中的应用涵盖了多个环节，下面将就几个关键环节进行细分。
1.市场调研与定位房地产开发商需要根据市场需求和消费者喜好，进行项目规划和定位。
大数据可以通过对市场数据的分析，了解不同区域的供需关系、价格趋势以及购房者的特征，为开发商提供决策支持。
通过大数据分析还可以获取与项目定位相关的综合信息，例如交通、教育、商业等配套设施的分布，从而为开发商提供准确的市场调研报告。
2.客户画像与精准营销大数据技术使得企业可以从庞大的客户数据库中获取有价值的信息。
在房地产行业中，通过对客户数据的分析，可以得到客户的基本信息、购房需求以及消费习惯，从而进行精准营销。
例如，房地产开发商可以通过大数据分析，了解不同客户群体的购房偏好，针对性地推出定制化产品和服务，提升销售效果。
3.供应链管理与智能化建设大数据对于房地产行业的供应链管理具有重要意义。
通过采集和分析供应商的信息，房地产企业能够实现供应链的可视化管理，提高采购效率和降低成本。
另外，大数据还可以应用于物业管理和智能化建设中，通过物联网、云计算等技术，实现对建筑设施和设备的远程监控和管理，提升物业管理的效率和质量。
4.风控与预测分析房地产行业涉及到大量金融交易，因此风险控制是非常重要的。
利用大数据分析技术，可以对房地产市场进行风险评估，实现预测分析。
通过对历史数据的挖掘和分析，可以预测市场的波动、供应与需求的变化以及价格趋势，为房地产企业的决策提供参考。
二、大数据在房地产行业中的优势大数据在房地产行业中的应用具有以下优势：1.提升决策效率通过大数据分析，可以迅速获得大量的信息，并进行快速的决策。
大数据在房地产行业中的价值与应用
大数据在房地产行业中的价值与应用随着现代科技的快速发展，大数据已经成为了各行各业的重要工具，其中包括了房地产行业。
借助大数据分析的技术手段，房地产行业能够更准确地进行市场预测、风险评估和决策优化，从而提高企业的竞争力和效益。
本文将介绍大数据在房地产行业中的价值与应用，探讨其对房地产企业的影响和意义。
一、市场预测与定位大数据能够分析房地产市场中的各类数据，包括房价指数、销售数据、租金走势等，通过对这些数据进行挖掘和分析，可以准确预测房地产市场的发展趋势。
根据这些预测结果，房地产企业能够做出相应的市场定位和规划，提前把握市场机会，降低投资风险。
二、项目选址与评估大数据技术可以通过对人口密度、人口流动性、交通便利等各种因素的分析，为房地产企业提供项目选址的参考依据。
基于大数据的评估结果，房地产企业可以明确选择最有潜力和最符合市场需求的项目，并且在项目开发过程中能够更好地控制风险。
三、客户分析与维护在房地产行业中，客户是企业发展的重要因素。
通过大数据分析客户的消费行为、喜好和需求，房地产企业可以更好地制定营销策略，提供个性化的服务，提高客户满意度和忠诚度。
同时，借助大数据技术，企业可以进行客户维护和管理，及时解决客户的问题和需求，实现客户关系的长期稳定发展。
四、供应链优化房地产行业涉及到众多的供应商和物流环节，借助大数据分析，企业可以实现供应链的优化和管理。
通过对供应商的评估和比较，选择最优质和最具成本效益的供应商；通过物流数据的分析，优化物流运输的路径和效率。
这些优化措施可以降低企业的运营成本和提高工作效率。
五、风险评估与控制房地产行业的投资风险较高，大数据技术可以帮助企业进行风险评估和控制。
通过对市场数据、政策变化、竞争对手等多方面数据的分析，企业可以提前识别和评估潜在的风险，并采取相应的措施进行控制和防范。
这有助于企业在竞争激烈的市场环境中保持竞争优势。
六、智能建筑与物业管理大数据技术在智能建筑和物业管理中也发挥着重要的作用。
大数据分析在房地产行业中的应用研究
大数据分析在房地产行业中的应用研究随着信息技术的发展，大数据分析已经成为一种科学的标准。
在房地产行业中，大数据分析技术的应用正在发挥着越来越重要的作用。
大数据分析可以无处不在，从挖掘数据到解读数据，到预测数据，再到在实际操作中利用数据，大数据分析能够为房地产行业提供全面、准确的数据支持。
在本文中，我们将探讨大数据分析在房地产行业中的应用研究。
一、大数据分析的概念大数据是指数量庞大、复杂多变、高速增长的数据集，这些数据往往难以被传统的数据处理技术所处理。
大数据分析是从这些数据集中获取有价值的信息、洞察、预测、优化等有意义的知识，为企业决策提供重要支持。
大数据分析是一种结合计算机技术和数理统计等专业知识的多学科交叉技术，可以挖掘数据背后的洞察和价值，通过统计分析，让数据变得更有意义和更有价值。
二、大数据分析在房地产行业中的应用1. 数据采集大数据分析的第一步是数据采集，房地产行业可以通过各种数据源来采集数据，包括房地产公司提供的统计数据、政府机构提供的宏观经济数据、消费者提供的个人数据、社交网络和第三方提供的数据等。
这些数据可以被挖掘和分析，形成有价值的信息和预测模型。
2. 数据分析通过大数据分析，房地产行业可以对数据进行深入的分析，对市场情况、产品需求和消费者行为等方面进行分析，从而制定更有效的营销计划和增加销售额。
大数据分析可以对房地产行业的消费者数据进行分析，包括消费者的购买习惯、收入水平、教育背景和就业状态，以预测市场的演变趋势和需求变化。
此外，大数据分析还可以帮助房地产公司了解用户反馈，以改进产品的质量和服务。
3. 数据可视化大数据分析可以对数据进行可视化处理，将数据呈现出来，方便分析和比较。
通过可视化，不仅可以方便快捷的理解数据，还可以提高数据的可信度和可靠性。
在房地产行业中，数据可视化可以通过地图、热图等形式来展示，这些方式可以提高数据呈现的效果和直观性，使许多不可见的数据得以呈现出来。
大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用
大数据技术与商业智能分析在房地产行业的应用一、引言随着科技的飞速发展，大数据技术和商业智能分析成为了许多行业的利器，其中包括房地产行业。
在这个信息充分流通的时代，房地产公司需要及时准确地掌握市场情况和客户需求，才能迅速作出正确决策。
大数据技术和商业智能分析为房地产公司提供了更好的数据分析和决策支持工具，从而帮助他们实现更高效的运营管理和更迅速的发展。
本文将对大数据技术和商业智能分析在房地产行业中的应用进行详细的探究和分析。
二、房地产行业的数据化转型如今，数字化和智能化已成为现代化建设的必要条件，而数据化转型则是数字化和智能化之间的桥梁。
房地产行业的数据化转型必须先从数据收集和分析入手，随着现代技术的发展，公司必须对大规模数据进行快速的处理和分析。
这就是大数据技术的应用范围。
如何有效地利用大数据技术和商业智能分析对数据进行处理和分析，成为了房地产公司实现数据化转型的关键。
三、大数据技术在房地产行业中的应用1. 数据挖掘数据挖掘是从大量数据中挖掘出规律和趋势的过程，通常包括数据清洗、模型建立、模型选择和模型验证等环节。
在房地产行业中，数据挖掘可以帮助公司了解客户的需求、掌握房地产市场的变化趋势、确定适宜的房价区间等，从而制定相应的战略。
例如，某房地产公司通过使用数据挖掘技术，分析了成交房屋面积和成交房屋价格的关系，发现房屋面积和房屋价格存在一定的正相关关系；然后通过对比不同区域相同面积的房价，确定了该区域房价相对合理的区间。
通过这种方式，房地产公司能够更加精准地定位目标群体、了解市场需求和判断房价区间。
2. 预测分析预测分析是利用历史数据和统计学方法来预测未来的趋势和事件。
在房地产行业中，预测分析可以帮助公司预测未来的房产价格、预测新建楼盘的销售趋势、预测市场占有率等，从而制定相应的策略和决策。
例如，某房地产公司通过使用预测分析技术，对市场数据进行综合分析，得出某区域未来的房产市场变化趋势，从而准确地预测该区域房价的走向，并根据预测结果调整了该区域新楼盘的定价策略，从而取得了更好的市场表现。
大数据分析在房地产行业中的应用与效果
大数据分析在房地产行业中的应用与效果随着信息技术的迅速发展，大数据分析已经成为众多行业的核心竞争力之一。
在房地产行业中，大数据分析也开始得到广泛应用，并取得了显著的效果。
本文将重点探讨大数据分析在房地产行业中的应用与效果，以期为相关从业人员提供借鉴和参考。
一、大数据分析在房产市场预测中的应用大数据分析在房地产行业中的首要应用是房产市场的预测。
通过收集大量的房地产相关数据，如房价指数、土地出让金、贷款利率等，结合房地产市场的宏观政策和宏观经济指标，运用数据挖掘和机器学习等技术手段，可以预测出未来一段时间内房地产市场的走势。
这对于投资者、开发商和政府决策者具有重要意义，可以帮助他们做出更明智的决策，避免因市场波动带来的风险。
二、大数据分析在精准推荐中的应用房地产中的一项重要任务是为客户提供精准的房屋推荐。
通过大数据分析，可以对客户进行画像分析，包括年龄、收入、家庭结构等信息，进而根据客户的需求和偏好，推荐最适合的房屋。
这种精准推荐可以大大提高客户体验，提高交易成功率。
同时，通过分析客户的反馈和交易历史，大数据还可以不断优化推荐算法，提升推荐的准确性和质量。
三、大数据分析在房地产市场调研中的应用市场调研是房地产行业中不可或缺的一环。
大数据分析可以帮助企业快速、准确地获取市场信息。
通过对房地产相关数据的分析，可以了解市场的供求关系、交易价格、人口流动等信息，为企业提供科学合理的决策依据。
此外，大数据分析还可以分析竞争对手的数据，帮助企业了解市场竞争格局，制定相应的市场策略。
四、大数据分析在房地产项目管理中的应用房地产项目管理是一个复杂的过程，其中包括土地购买、规划设计、施工管理等诸多环节。
通过大数据分析，可以对这些环节进行全面监控和管理。
比如，在土地购买环节，可以通过分析历史成交数据和相关政策预测土地价格走势，为土地购买提供决策支持。
在规划设计和施工管理中，可以通过大数据分析对设计方案和施工进度进行监测和优化，确保项目按时、按质量完成。
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教育
学而思
母婴
好孩子 孕之彩
奢侈品
路易威登 爱马仕
酒店
丽思卡尔顿 印象东坡 豪生 皇冠 锦城湖 开元名都 明珠 汇东 万丽 全季酒店
在运营期是大数据如何分析顾客需求的
天街消费顾客居住地分布图
竞品1的消费顾客居住地分布图
商场消费顾客居住地重叠区域分析
商场消费顾客居住地重叠区域分析
零售品牌是如何观察顾客需求的演变的
男:
62.7% 92510人
女:
37.3% 55108人
少年: 青年: 中年: 老年:
4.3% 80.1% 15.2% 0.3%
6416人 118289人 22469人
445人
消费客群研究-现有客群描摹
乐活主义
Lohas
第二类客群
他们，生活品质不高，工薪阶层，但是愿意为宝宝花费更多
1. 衣食节俭，不贪图品牌和品质； 2. 家，干净就好，无须花费过多去装饰，偶尔布置也是花费3、5百元； 3. 相比衣食住行，更愿意在母婴方面花费更多，当然，教育也是要投资的； 4. 积蓄已久也会买件奢侈品，满足下自己的虚荣心； 5. 偶尔旅游、出差会选择住的舒服一些。
月消费总额约：1,800元 如购买奢侈品月消费总额约：5,500元
餐饮
本家韩国料理 和记小菜 新辣道 CAFFE BENE 新元素 来伊份
服饰
华阳 优衣库 芭拉拉 zara HM 美丽姑娘 拉夏贝尔
教育
学而思
母婴
好孩子 孕之彩
奢侈品
路易威登 爱马仕
家装
伟业 胜利 美家 霞飞 迪卡侬 方圆
酒店
印象东坡 豪生 皇冠
中午
一层 二层 三层
下午
晚上
THANKS
微瑞思创·大数据垂直行业服务商 WeiResearch · NEEQ code: 833495
8000 6000 4000 2000
0
60% 600
50% 500
40% 400
30% 300
20% 200
10% 100
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0
300% 250% 200% 150% 100% 50% 0%
5000 400Βιβλιοθήκη 3000 2000 10000
120% 100% 80% 60% 40% 20% 0%
2012Q4 2013Q1 2013Q2 2013Q3 2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 2015Q2 2015Q3 2015Q4 2016Q1 2013Q1 2013Q2 2013Q3 2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 2015Q2 2015Q3 2015Q4 2016Q1 2013Q1 2013Q2 2013Q3 2013Q4 2014Q1 2014Q2 2014Q3 2014Q4 2015Q1 2015Q2 2015Q3 2015Q4 2016Q1
全国各线城市各行业消费增长情况
240%
2015-2016年各行业消费指数增长率
200%
160%
120%
80%
40%
0% -40%
一线城市
二线发达城市
二线中等发达城市
二线发展较弱城市
三线城市
四线城市
-80%
零售行业 汽车行业 住宿服务业 餐饮业 居民服务业 文化、体育和娱乐行业 商务服务业 IT行业
注：可接受单价指该类客户发生过的消费金额中最高支付的单价
附件：第二类客群常购品牌
餐饮
服装
本家韩国料理 和记小菜 新辣道 CAFFE BENE 新元素 来伊份 辛香汇 聚汇坊音乐主题餐厅 江南味道 金百万 三阳居四季涮肉 滴水洞湘菜
华阳 优衣库 芭拉拉 zara HM 美丽姑娘 拉夏贝尔 艺诗 蓝天 朵以 家家乐 爱茉莉 班尼路 巴拉巴拉 达芙妮 Wed'ze 鞋柜 百伦 波丝可 富华 乐友 薇薇 金苑 SU 南山 万里 米娅美 AM
数据服务的价值 1，降低成本 2，增加营收
数据服务商的四个基本素质 行业专家 合理成本 技术能力 数据融合
我们也有了一些实践，跟大家分享
筹备期是如何大数据是如何了解顾客需求的
某项目周边3KM居住人群分布 3KM
数据来源：腾讯地图、微信、QQ、中国联通、惠州移动
某项目周边3km居住人群
147619人
淘宝（亿元）
同比
京东（亿元）
同比
天猫（亿元）
同比
目前，商业地产行业在 数据方面的痛点是 没有痛点
数据服务商们已经准备好了全套服务 用于几乎所有的行业场景
用数据洞察顾客，线上已成功，线下正试错
商场还远不能像亚马逊那样，彻底的了解自己的顾客
数据服务商当前的角色，更像是学徒，而非颠覆者
内部数据如何拓展，与外部的丰富数据匹配， 是当前行业内大部分品牌商正在尝试和探索的阶段。
客单价 酒店
奢侈品
餐饮
4 3.5
3 2.5
2 1.5
1 0.5
0
服装 家装
母婴
教育
可接受的消费单价区间
最常消费的主要品牌
日常消费： 餐饮：201-300元 服装：201-500元 家装：201-500元 教育：3001-5000元 母婴：501-3000元 偶尔消费 奢侈品：6001-10000元 酒店：501-1000元
五线城市
全市消费业态结构变化趋势
9月 10月 11月
12月 1月 2月
各商圈消费变化趋势
各商圈消费变化趋势
主要商场消费变化趋势
主要商场各楼层客流变化趋势
25%
20%
15%
10%
5%
0%上午 9：00——11：59 中午 12：00——1上3：午59 下午 14：00——16：59 晚上 17：00——21：59
凤凰 佳美 嘉宝 康奈 雅衣 艺元素 鸿星尔克 布衣草人 百丽 UR 精益 祥云 似水年华 mango 小平 金雁服饰 美莎帕 宾丽 卓多姿 美特斯邦威 万象 风景缘 izzue 俏丹娜 嘉莉诗 格林 衣恋 红蜻蜓童鞋
家装
伟业 胜利 美家 霞飞 迪卡侬 方圆 太和 OE 美家布艺 世家 福门 百隆 广泰 名典 安华 京海 经典 好来屋
大数据在商业地产中的应用分享
主讲人：周像金 北京微瑞思创信息科技股份有限公司
新三板创新层 大数据行业供应商
线下商业项目从2015年开始进入一个相对较高的增长期
实体商业面积
1400 1200 1000
800 600 400 200
0
2000年 2002年 2003年 2004年 2005年 2006年 2007年 2008年 2009年 2010年 2011年 2012年 2013年 2014年 2015年 2016年 2017年