城市数据研究整理
城市公交数据分析及优化策略研究
城市公交数据分析及优化策略研究城市公交是连接城市各个角落最广泛和普遍的交通方式之一。
它不仅可以汇聚人群，为城市的繁荣做出贡献，而且还可以减少汽车行驶造成的环境和交通拥堵问题。
然而，随着城市化和经济增长，公交系统面临着更多的挑战。
公交系统的线路规划、车辆调度、票价定价和服务质量等各方面都需要进行数据分析和优化策略研究。
一、数据分析城市公交系统的每一环节都会产生大量的数据，例如乘客的出行情况、车辆的运营状况、站点的客流量等。
这些数据可以通过数学模型和算法进行处理和分析，从而提炼出对公交系统运营的有用信息。
1.1 乘客出行情况分析公交系统涉及到乘客出行的起点、终点和途经站点等信息，这些信息的分析可以为公交系统优化提供指导。
如何分析乘客的出行需求？目前的方法有两种：一是抽样调查，通过样本数据推算总体数据；二是借助GPS和WiFi等定位技术，获取全样本的位置信息。
1.2 公交车辆运营情况分析公交车辆的运营与车辆监控系统有关。
这个系统可以精确地记录每辆车的位置、速度和到站时间等信息，从而为车辆调度和任务分配提供信息支持。
1.3 站点客流量分析站点客流量是公交系统运营的重要指标之一。
可以通过安装电子设备、人像摄像头等监测设备收集实时数据，了解每个站点的客流量情况。
二、优化策略研究基于数据分析结果，可以针对公交系统的各个环节进行优化策略研究，以提高公交系统运营效率和服务质量。
2.1 线路规划优化线路规划对公交系统的运营质量至关重要。
通过分析出行数据和站点客流量信息，可以调整线路规划和站点设置。
例如，可以在客流集中的区域增加站点，优化路线，减少车辆拥堵和等待时间。
2.2 发车频率优化发车频率是公交车辆调度的主要问题之一。
针对不同时间段和不同路线，设置不同的发车频率，使车辆在最短时间内满足客流需求，避免车辆拥堵和等待时间过长的问题。
2.3 车辆调度优化通过分析车辆监控系统和站点客流量信息，可以实时调度车辆。
例如，车辆调度系统可以根据实时数据和优化算法，动态调度车辆，使每个车辆的旅行时间与乘客需求相匹配。
城市大规模数据可视化分析与应用研究
城市大规模数据可视化分析与应用研究随着城市规模和人口的不断增长，城市数据的规模也在逐渐膨胀。
这些大规模数据包含了城市中各个方面的信息，如交通流量、气象数据、人口密度、土地利用等。
为了更好地理解和应对城市的发展和管理问题，城市大规模数据的可视化分析与应用显得尤为重要。
一、城市大规模数据的可视化分析城市大规模数据的可视化分析是将庞大的、复杂的数据转化为直观、易于理解的可视化形式，以便更好地揭示数据背后的关联和规律。
通过可视化分析，我们可以从不同层面、不同维度去认识城市的特点和问题，为城市管理和规划提供数据支持。
1. 数据收集与整理：城市大规模数据的收集与整理是数据可视化分析的第一步。
我们需要从不同的数据源中汇集城市交通、环境、经济等多方面的数据，并对这些数据进行整理和清洗，以确保数据的准确性和可用性。
2. 数据可视化工具与技术：在城市大规模数据的可视化分析中，我们需要借助专业的数据可视化工具和技术。
目前，市场上有许多优秀的可视化工具可供选择，如Tableau、QlikView、D3.js等，它们可以帮助我们将复杂的数据转化为图表、地图、动画等形式，以便更好地展示数据的特点和趋势。
3. 数据分析与挖掘：在数据可视化的基础上，我们还需要进行更深入的数据分析与挖掘。
通过统计学、机器学习等方法，我们可以从数据中挖掘出更深层次的规律和信息，为城市管理和决策提供参考。
二、城市大规模数据的应用研究城市大规模数据的可视化分析只是第一步，通过对数据的深入分析与挖掘，我们可以更加全面地理解城市现状和未来趋势，为城市的规划和发展提供有效的支持。
1. 城市交通优化：城市交通是城市发展和居民生活的重要组成部分。
通过对城市大规模数据的分析，我们可以了解不同道路的拥堵情况、公共交通的运行效率以及交通事故的发生概率等，从而提出更好的交通规划和优化方案。
2. 环境保护与治理：城市环境质量直接关系到居民的生活质量和健康状况。
通过对城市大规模数据的分析，我们可以了解大气污染物的排放状况、水质的变化趋势以及垃圾处理的效率等，从而制定更有效的环境保护和治理措施。
城市基础数据整理
2017年中国城市分级完整名单编辑
（包含338个地级市）
一线城市
（4个）
北京市、上海市、广州市、深圳市
新一线城市
（15个）
成都市、杭州市、武汉市、重庆市、南京市、天津市、苏州市、西安市、长沙二线城市
（30个）
厦门市、福州市、无锡市、合肥市、昆明市、哈尔滨市、济南市、佛山市、长三线城市
（70个）
潍坊市、保定市、镇江市、扬州市、桂林市、唐山市、三亚市、湖州市、呼和四线城市
（90个）
乐山市、湘潭市、遵义市、宿迁市、新乡市、信阳市、滁州市、锦州市、潮州五线城市
（129个）
克拉玛依市、长治市、永州市、绥化市、巴音郭楞蒙古自治州、拉萨市、云浮
、长沙市、沈阳市、青岛市、郑州市、大连市、东莞市、宁波市
市、长春市、温州市、石家庄市、南宁市、常州市、泉州市、南昌市、贵阳市、太原市、烟台、呼和浩特市、廊坊市、洛阳市、威海市、盐城市、临沂市、江门市、汕头市、泰州市、漳州、潮州市、黄冈市、开封市、德阳市、德州市、梅州市、鄂尔多斯市、邢台市、茂名市、大理、云浮市、益阳市、百色市、资阳市、荆门市、松原市、凉山彝族自治州、达州市、伊犁哈萨。
智慧城市管理中的数据科学研究
智慧城市管理中的数据科学研究智慧城市是建立在信息技术基础上的新型城市管理模式，也是城市可持续发展的必要方向。
智慧城市的建设需要依靠丰富的数据资源，而数据科学研究正是将这种数据资源转化为有用信息的学科。
因此，本文将探讨数据科学在智慧城市管理中的应用。
一、数据驱动城市管理城市运营需要大量的数据来支撑，这些数据来自人们的日常生活行为、社会经济活动、人口流动等方面。
通过对这些数据进行收集、存储、处理和分析，我们可以得出有意义的信息，用于指导城市的规划、管理和服务。
数据科学研究作为一门交叉学科，包括了数学、统计学、计算机科学、人工智能、数据可视化等多个领域，可以帮助我们从数据中挖掘出有用的信息，为城市管理提供数据支撑。
二、智慧交通数据的应用智慧城市的交通系统是其中十分重要的组成部分，也是最容易收集到数据的领域之一。
通过对交通流量、实时交通状况、车辆位置等数据进行分析，可以为交通管理部门提供有用的信息，帮助他们做出更好的决策。
例如，在交通瓶颈区域添加实时交通监测和调度系统可以让车辆更快地路过该路段，降低交通拥堵的情况。
在高速公路上加装车载感应器可以帮助监控车辆速度和路况，为指挥中心提供实时的交通数据，对特殊事件进行快速反应。
三、城市环境监测数据的应用城市环境监测与改善是保障城市居民生活质量的重要工作。
通过手机APP，人们可以向城市管理部门报告关于环境质量的投诉和意见，管理部门可以通过这些数据及时解决问题。
例如，在城市垃圾处理方面，通过嵌入垃圾桶感应器或安装垃圾填埋场监测装置，可以实现对垃圾处理的实时监测和管理，提高垃圾处理的效率和质量。
在城市绿化方面，通过获取空气质量数据，优化植物的品种和数量，提高空气净化的效率。
四、数据共享与隐私保护在智慧城市管理中，各个部门收集到的数据需要进行共享才能发挥最大的作用。
但同时，个人隐私数据的保护也需要得到重视。
因此，在数据共享过程中，需要考虑保护个人隐私信息，例如数据脱敏、匿名化等处理，保护用户个人数据的安全。
城市更新基础数据调查方法研究
城市更新基础数据调查方法研究城市更新是指通过综合的城市规划和建设手段，对城市内老旧、陈旧、不适应新的发展需求的区域进行改造和更新，以提升城市的整体形象、功能和品质。
在城市更新的过程中，基础数据调查是必不可少的环节，它能够为城市更新提供有力的支撑和依据。
本文将研究城市更新基础数据调查的方法。
定性调查是通过实地考察和观察，了解城市更新区域的自然环境、人文环境和社会经济状况等基础情况。
定性调查可以包括以下内容：1.自然环境：调查城市更新区域的自然资源、地形地貌、气候条件等情况，以及对城市更新的影响和利用价值。
2.人文环境：调查城市更新区域的历史文化遗产、景观资源、建筑风格等情况，以及城市居民的生活习惯、文化素质等。
3.社会经济状况：调查城市更新区域的产业结构、就业情况、人口状况、居民收入等情况，以及城市更新对社会经济的影响和发展潜力。
定量调查是通过问卷调查、统计数据和现有文献等途径，获得城市更新区域的具体数据和指标，以支持城市规划和建设决策。
定量调查可以包括以下内容：1.人口调查：通过问卷调查或抽样调查等方式，获取城市更新区域的人口数量、结构、流动性等信息。
这些数据能够为城市更新的人口规模和服务设施需求提供依据。
2.交通调查：通过交通流量调查、道路网络分析等方式，了解城市更新区域的交通状况、瓶颈和改善方向，以支持交通规划和道路建设决策。
3.环境调查：通过环境质量监测、土壤和水质分析等方式，评估城市更新区域的环境状况和污染程度，以指导环境治理和保护措施的制定。
4.经济调查：通过统计数据和企业调查等方式，了解城市更新区域的产业结构、经济增长率、劳动力市场等情况，为产业发展和经济规划提供数据支持。
定性调查和定量调查通常是相互依存和结合的，通过定性调查获取的一些基础情况可以作为定量调查的数据输入，而定量调查的数据分析结果则能够对定性调查进行验证和补充，提高数据的准确性和可信度。
在进行基础数据调查时，应注重数据的标准化和规范化。
城市环境监测数据分析方法研究
城市环境监测数据分析方法研究城市环境监测数据分析是一种通过对城市环境监测数据的收集、整理和分析，从中获取有关城市环境质量的信息和洞察力的方法。
它可以帮助政府和环保机构了解城市环境情况，发现环境问题，并制定有效的环境保护措施和政策。
本文将介绍城市环境监测数据的种类和收集方法，并探讨了一些常用的城市环境监测数据分析方法。
城市环境监测数据可以包括大气污染、水质、噪声、土壤污染、生物多样性等多个方面的数据。
这些数据通常通过传感器、监测站和其他监测设备收集。
例如，大气污染数据可以通过空气质量监测站的固定监测点收集，水质数据可以通过水质监测站和采样分析等方式获得。
1.数据可视化：数据可视化是将数据转化为图形或图表的过程，使得数据变得更加直观和易于理解。
可以使用各种图表，例如柱状图、折线图、饼图等，来展示城市环境监测数据的趋势和变化。
数据可视化可以帮助我们直观地了解城市环境状况，比较不同地区的环境质量，并发现异常情况。
2.数据聚类分析：数据聚类分析是将数据划分为若干个类别的方法。
在城市环境监测数据分析中，可以将监测数据按照地理位置、时间、污染源等因素进行聚类，从而了解不同类别的环境状况。
通过聚类分析，我们可以发现城市环境的空间和时间差异，并为环境改善提供有针对性的建议。
3.时间序列分析：时间序列分析是对时间序列数据进行模式识别和预测的方法。
在城市环境监测数据分析中，可以使用时间序列分析方法来识别环境变化的周期性、趋势和规律性。
例如，可以分析大气污染数据的日变化、季节变化、年度变化等，并预测未来的污染趋势。
4.空间插值分析：空间插值分析是根据有限的监测数据推算未监测地点的数值的方法。
在城市环境监测数据分析中，可以使用空间插值方法来估算没有监测点的地方的环境污染水平。
例如，可以通过建立监测站点的空间插值模型，来估算整个城市的污染水平分布。
5.监测数据关联分析：监测数据关联分析是通过分析不同环境因素之间的关联关系，来揭示其影响机制和相互作用的方法。
基于机器学习的城市空间数据分析研究
基于机器学习的城市空间数据分析研究在当今数字化的时代，城市空间数据正以前所未有的速度增长和积累。
这些数据包含了城市的方方面面，如土地利用、交通流量、人口分布、建筑物信息等。
如何有效地分析和利用这些海量的数据，以支持城市的规划、管理和发展，成为了一个重要的研究课题。
机器学习作为一种强大的数据分析工具，为城市空间数据的分析提供了新的思路和方法。
一、城市空间数据的特点城市空间数据具有多源性、时空性、复杂性和高维度等特点。
多源性指的是数据来源广泛，包括传感器、卫星图像、社交媒体、政府部门等。
时空性意味着数据不仅在空间上有分布，还随时间而变化。
复杂性体现在数据的结构多样，既有结构化的数据，如表格数据，也有非结构化的数据，如图像、文本等。
高维度则是由于数据包含了众多的属性和特征。
二、机器学习在城市空间数据分析中的应用1、城市土地利用分类通过对卫星图像、航拍图像等数据的分析，利用机器学习算法，如卷积神经网络（CNN），可以实现对城市土地利用类型的准确分类，如住宅、商业、工业、绿地等。
这有助于城市规划者了解土地的使用情况，为合理规划土地资源提供依据。
2、交通流量预测基于历史的交通流量数据，运用机器学习中的回归算法，如支持向量回归（SVR）、随机森林回归等，可以对未来的交通流量进行预测。
这对于优化交通信号灯控制、规划道路建设等具有重要意义。
3、城市人口分布预测结合人口普查数据、移动手机数据等，利用机器学习模型，如高斯过程回归（GPR），能够预测城市人口的分布情况。
这有助于合理配置公共服务设施，如学校、医院等。
4、建筑物能耗预测通过分析建筑物的结构、使用情况、气象数据等，运用机器学习算法，如决策树、人工神经网络（ANN）等，可以预测建筑物的能耗。
这对于推动城市的节能减排，实现可持续发展具有重要作用。
三、机器学习应用于城市空间数据分析的挑战1、数据质量问题城市空间数据往往存在数据缺失、错误、不一致等质量问题。
这些问题可能会影响机器学习模型的训练效果和预测准确性。
城市客流大数据统计分析与预测研究
城市客流大数据统计分析与预测研究随着城市人口的增长和交通网络的不断完善，城市客流量变得越来越庞大复杂。
这对城市规划和交通管理提出了巨大的挑战。
为了更好地理解和预测城市客流动态，利用大数据统计分析和预测成为了一种有效的方法。
本文将深入探讨城市客流大数据统计分析与预测的研究。
城市客流大数据统计分析是利用城市各个环节的数据收集和整理，进行统计分析并得出结论的过程。
通过收集城市交通系统、公共交通工具、人口普查和通信数据等各类数据，可以更好地了解城市内的人口流动和交通状况。
这些数据可以包括每天的通勤时间、繁忙时段和繁忙的区域，以及城市内不同地段之间的交通拥堵情况等。
利用这些数据，我们可以发现不同区域之间的客流动态和规律，为城市规划和交通管理提供依据。
首先，城市客流大数据统计分析可以帮助城市规划者更好地了解城市人口流动和各个区域的客流强度。
通过分析大数据，我们可以发现不同的交通节点和居民区域之间的客流动态。
这有助于规划者了解城市各个区域的需求，同时合理规划公共交通线路和设施。
同时，大数据还可以帮助规划者了解交通拥堵的原因和瓶颈，并提出相应的解决方案。
这有助于改善城市交通状况，减少交通拥堵和交通事故的发生。
其次，城市客流大数据统计分析可以帮助企业和商家进行市场定位和营销策略调整。
通过分析客流数据，我们可以了解人们的行为特征和消费偏好。
这对商家在选择合适的市场定位和调整产品策略非常重要。
例如，通过分析客流数据，我们可以了解到某个地区人流量最大的时间段和地点，从而帮助商家做出合适的决策，如何安排运营时间和提供特定的服务或推广活动。
另外，城市客流大数据统计分析还可以帮助政府制定交通管理政策。
通过分析客流数据，我们可以了解城市交通的高峰期和低谷期，以及不同区域之间的交通需求差异。
这有助于政府制定更加合理的交通管理政策，如合理规划公交线路和增加公共交通出行的便利性。
此外，通过分析客流数据，政府还可以了解到城市交通设施的不足和瓶颈，进而加大投资和改善城市交通设施，提升城市交通的效率和便捷性。
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城市数据研究整理————————————————————————————————作者: ————————————————————————————————日期：城市数据研究整理当房企进入一个新的城市,开辟一个新的市场，亟待对一个城市的房地产市场进行分析，从总体上洞察城市房地产市场的变化,把握城市房地产市场的脉搏,对城市房地产未来发展进行预测，从而判断是否可以进入该城市。
那么具备什么条件的城市可以进入，或者说进入城市的标准是什么呢？我们认为，可以从依据城市的经济指标和市场指标,以城市等级划分为基础，结合房企的企业战略的发展要求,并进行合理匹配，从而制定出进入城市的标准。
下面将就五大模块分别加以阐述(５模块之间的关系如下图所示）。
只是一家之谈,就当抛砖引玉吧。
五大模块逻辑关系图1模块一：房地产经济指标宏观经济指标是影响房地产发展最为显现、最为直接的因素,房地产业的发展与国民经济的发展互为条件，互为前提,国民经济的发展扩大了房地产的需求,而房地产的后向带动作用又促进了房地产关联行业的发展，进一步提高了国民经济的发展水平。
我们选择宏观经济中与房地产相关的一系列核心经济指标作为关键控制点(CＰ）进行判断。
1、国内生产总值ＧDP总量是衡量一个国家或城市经济实力的重要指标，根据库兹涅茨法则：当GDP增长速度为８％—1０％时,房地产业将高速发展;当５％—８％时，房地产业将处于稳定发展阶段；当4%—5％时,房地产业将出现停滞;当小于4％时,房地产业将出现萎缩。
我国２018年上半年的ＧDP增长在6.８%，也就是说房地产处于稳定发展阶段,还将在目前的高位运行一段时间，大家不用担心行业整体出现什么问题。
2、人均国内生产总值(人均GDP)这一指标通常用来衡量该城市经济实力和经济活跃程度较为常用的综合性指标,依据世界银行的统计，房地产的发展与人均GDP值的增长是密切相关的(如下图所示)。
人均ＧDP与房地产发展关系图我国201８年人均GDP超9000美元,同样印证了我国房地产进入平稳发展阶段。
3、三次产业比例结构房地产业归属为生产和消费提供多种服务的第三产业,如果一个城市产业结构中的第三产业比重在50%以上,第三产业成为第一大产业，产业结构如果进入历史性的“三二一”阶段，意味着该城市产业发展更加成熟,说明该城市房地产的发展进入一个相对较高的水平,这就是“第三产业50法则”。
4、人口状况人口数量是决定房地产市场需求量的根本动力和基本因数,人口越多,房地产的市场越大。
城市人口当流入大于流出，表明城市吸引力强,房地产需求增加,房价一般会上涨，反之房地产需求将随之下降。
城市化是指农业人口不断转变为非农业人口的过程，需要大量的住房和公共配套设施。
城市化率是沿“Ｓ型”曲线变动的:在１０%—３0%是城市化的起步阶段,30％—70%是城市化的加速阶段，大于70%是是城市化的后期阶段。
5、人均可支配收入人均可支配收入用于衡量一个城市城镇居民消费能力和生活水平高低的重要指标，但人均可支配收入是买房的必要条件,而不是充分条件，并非可支配收入高的城市，消费者就一定会多买房投资。
另外，在使用人均可支配收入的同时，要结合恩格尔系数一起综合考量,可以避免被“平均数”误导。
6、恩格尔系数国际上常用恩格尔系数来衡量一个国家和城市人民生活水平的状况,恩格尔系数在59％以上为贫困,50-59%为温饱，40-50%为小康，３０-４0％为富裕,低于30%为最富裕。
7、城镇居民储蓄存款城镇居民储蓄存款指某一时点居民存入银行的储蓄金额，储蓄存款增长较快，说明消费者消费意识相对保守,因此居民储蓄存款的高低,反应了居民未来的消费能力和消费意识。
8、社会消费品零售总额社会消费品零售总额从另一个侧面反映了居民消费的意愿，社会消费品零售总额呈增长趋势,说明居民消费需求逐渐旺盛,居民购买力较强。
通过城镇居民储蓄存款和社会消费品零售总额两项指标可以判断一个城市居民的投资和消费意识的偏好和倾向，不同的偏好和倾向对房地产交易的活跃程度是不同的。
9、收入房价比收入房价比是一个城市居民购房承受能力的反映,但是近几年收入房价比指标被“北上广深”等一线城市屡屡突破“警戒线”，这主要是因为一线城市外来人口急剧增加，并且普遍存在三个家庭“六个钱包”付首付现象等因素所导致的,这些因素已经超出了收入房价比“三平均原理”的假设条件，已经不能适用原理了，因为假设条件中的“一个家庭”变成“三个家庭”，家庭年收入变相“成倍”地提高了,这样就可以解释一线城市收入房价比被屡屡突破的原因了。
因此对于一线城市或准一线城市要将家庭收入进行合理折算，使之满足假设条件才能适用，而对于大多数二、三城市,由于外来人口所造成的影响没有超出“三平均原理”的假设条件，这些城市的收入房价比1:6—8的合理范围是可以适用的（如图所示）。
由此，通过房地产宏观经济背景的分析，对项目所在城市的房地产发展的阶段、发展空间和发展水平有一个总体的认识,对当前房地产市场做出正确的评价，对未来城市房地产市场发展做出正确的预测。
2模块二:房地产市场指标房地产市场指标是通过分析房地产行业开发、供给、存量和销售等方面数据，来分析城市房地产行业供求关系以及城市房地产发展的现状和趋势,并判断当前房地产市场的景气度。
我们选择一系列重要的房地产市场指标作为关键控制点（C Ｐ)进行判断。
1、房地产投资占固定资产投资和GDＰ的比例国际上通常使用房地产投资占固定资产投资的比重和房地产投资占ＧDP的比重两个指标来判断未来房地产市场的冷热程度。
这两个指标的一般参考值：❶房地产投资占固定资产投资比重:处于20％—40%的合理范围；否则城市投资过热，泡沫出现。
❷房地产投资占与GＤＰ比重：一般应处于3%—8％的合理浮动范围之内，否则泡沫出现。
2、房地产建设规模房地产建设规模包括房屋施工面积、房屋新开工面积、房屋竣工面积等三项指标。
根据项目(以30万m2建面的规模为例）开发周期为三到四年的经验,一般地,“新开工面积/施工面积= 1/4—1／3”比较合理，但由于近几年很多房企强调“高周转”,普遍加快了资金周转和开发周期，因此可以调整为“新开工面积/施工面积= １/3—1/２”,否则市场将可能出现供给过剩。
３、房地产供求及价格变动情况一般选取近5年以来的预售面积、销售面积和销售金额进行对比分析，并计算年度房地产价格和价格年递增率情况。
需要说明的是,如果库存在下降,价格在上升,表明是正常状态;如果现在的库存水平是五年来的最低点,说明是良性状态,但还要观察中后期是否还有供应面积出来;如果现在只是货值在增加,而不是库存在增加，表明是正常状态。
4、供求比供求比是当期月末累计供应面积和当期月末累计销售面积的比。
一般地,供求比在1：0.8:—1:１.2之间供求较为平衡；供求比≥１:0.8，市场呈现供大于求;供求比≤1:1.2，市场呈现供不应求。
5、去化周期去化周期是月末取得预售许可的住宅库存累计量和连续6个月新建商品住宅销售量移动平均值的比。
去化周期能够衡量房地产未来市场的供求关系，一般地,去化周期的合理区间为6—18个月，10个月为宜，偏小区间为小于6个月,偏大区间为大于18个月, 24个月是风险警戒线，超过了市场就有风险了。
6、二手房交易面积由于众所周知的原因,二手房交易价格与实际成交价格有一定差异，因此二手房的交易一般只考虑成交面积的影响。
一般地,当二手房成交面积与一手房成交面积之比大于或等于１：１时，是比较成熟的市场,反之就是不成熟的市场。
在目前这个阶段，一手市场因为限价等原因，出现一定的扭曲，而二手市场恰恰更能反映市场的现实情况。
而许多开发商,还会根据二手房业主的需求调查,研发新房项目。
因此，通过上述的房地产市场分析和研究,我们可以回答以下问题：●该城市房地产是否有过热想象?●该城市房地产开发的总体水平如何?●该城市房地产开发的供求关系怎样?●该城市房地产发展将会出现什么变化?●项目在该城市开发面临什么机会？由此，对一个城市房地产市场环境有比较清晰的了解,并且对未来城市房地产发展有比较准确的判断，从而指导房地产项目的良性开发。
3模块三:城市的等级划分运用房地产宏观经济指标可以对各个城市进行等级划分，我们将城市ＧDP总量、人均GＤP、常住人口、人均可支配收入和三次产业比例结构等宏观经济指标进行综合考量,就可将各城市进行等级划分（如图所示），全国各城市可划分为四个等级:一线城市、准一线城市、二线城市和三四线城市。
对房地产而言,三线和四线(或四线以下)城市区分等级的意义并不大,因此将三四线城市合并等级。
城市等级划分的梯级图由于城市等级的划分与ＧDＰ总量、人均ＧDP、常住人口、人均可支配收入和第三产业比例结构等因素相关，因此当房地产风险发生时，一线城市抗风险能力明显高于准一线的城市,而准一线城市的抗风险能力明显高于二线的城市，以此类推，城市等级越高的,抗风险的能力越强。
所以当房企进入一个新的城市时，可以根据该城市的等级设置一个风险控制的“安全垫”。
“安全垫”的概念在金融领域的风险控制中被广泛地采用，我们将其借鉴并运用到房地产领域中,并将城市等级的抗风险能力与安全垫系数之间作了相应的对应关系（见下表)。
安全垫系数是在获取土地资源时，将原本投入的资金对应着城市等级进行放大或缩小,从而进行风险控制。
如果安全垫系数较小,意味着提高了获取土地的“门槛”,从而提高项目的抗风险能力；如果安全垫系数较高,意味着降低了获取土地的“难度”，有助于提高项目运作的灵活性，但同时也意味着要牺牲项目的一部分利润;而当房企依据企业战略发展的要求，需要战略性地进入一个新的城市时,可以突破上述安全垫系数,但同时可能要做好“以时间换空间”的心里准备。
因此要根据城市等级合理确定的“安全垫”水平,使得既能够增加项目运作的灵活性，又能够增强项目的安全性,也为房企进入城市奠定了基础。
４模块四：企业战略分析不同的房企有不同的企业战略，城市进入的标准都必须结合房企自身的企业战略的发展要求,以期达到相互“匹配”的目的，因此在制定进入城市的标准前,我们应该首先对自身的企业战略进行分析和研究。
在经济学中有很多的分析方法,分析企业外部环境的比较典型的分析方法是“波特五力模型”,而分析企业内部因素特别是分析企业战略比较行之有效的分析方法是“企业战略解析图分析法”(如图所示)。
房企的公司战略与进入城市的标准两者之间是相互影响的,要结合房企的企业战略对进入城市的标准进行调整,要进行相互“匹配”。
❶当公司战略是高速扩张的，就需要进入三四线城市，那么“经济标准”就可以适当降低要求,只要“市场指标”向上、向好即可；但当公司战略是稳健发展的，则要求“经济指标”和“市场指标”同时向上、向好，例如“经济指标”中“城市ＧDP总量”标准可以从３000亿提高到５０00亿，“市场指标”中“价格增长率”可以从每年平均1０%提高到12%或以上等等。