房地产行业数据库

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房地产成本指标数据库(二)

房地产成本指标数据库（二）引言概述：房地产成本指标数据库是一个致力于收集、整理和分析房地产行业成本相关数据的数据库。

本文将从优化数据库结构、丰富数据内容、提高数据可靠性、提供数据查询功能和持续更新数据五个大点进行阐述。

正文：1. 优化数据库结构- 设计合理的数据表结构，确保数据的存储和检索效率。

- 使用索引和约束来提高数据查询速度和准确性。

- 制定数据库维护计划，包括备份和恢复策略，以确保数据安全性和系统可靠性。

2. 丰富数据内容- 收集包括房地产建设、装修、运营等环节的成本数据。

- 根据区域、项目规模、建筑类型等维度分类整理数据，以满足不同用户的需求。

- 持续关注房地产行业发展动态，及时更新数据库内容，保持数据的实时性和全面性。

3. 提高数据可靠性- 采用多元验证机制，确保数据的准确性和可靠性。

- 积极开展数据质量评估和校正工作，及时发现和纠正数据异常。

- 与相关权威机构、行业协会进行合作，获取第三方数据验证，提高数据的可信度。

4. 提供数据查询功能- 设计友好的用户界面，便于用户灵活查询和定制数据报表。

- 提供多种查询方式，支持按时间、地区、行业等条件进行数据筛选。

- 提供数据导出和数据分享功能，使用户可以方便地与他人共享数据，支持决策分析和业务处理。

5. 持续更新数据- 建立数据更新机制，定期收集、整理和更新相关数据。

- 与房地产行业专业机构、研究机构和企业建立合作关系，获取最新的行业数据。

- 追踪和分析房地产行业的政策、经济和市场变化，及时更新数据库内容，为用户提供最新的数据支持。

总结：通过优化数据库结构、丰富数据内容、提高数据可靠性、提供数据查询功能和持续更新数据等措施，房地产成本指标数据库（二）将为用户提供准确、全面、实时的房地产成本相关数据，帮助用户进行行业分析、决策支持和业务处理，促进房地产行业的发展。

知名地产行业数据库系统介绍(中指、CRIC、克而瑞等)

数据信息中心依托遍布全国的分析师实地调查和搜房网平台长期跟踪监测，建立了中国历时最长、信息最全的房地产专业数据库，数据涵盖土地、项目、企业、交易、开发、指数、政策、规划等多个层面，收录了近20年来全国、各省及40个大中城市的房地产开发经营数据、近10年来50余个城市的房地产交易数据，以及8万个住宅、7万余宗土地、近1万栋写字楼的600多个指标共5000余万条信息。

土地版·实时监测全国125个城市的最新推出地块信息，自2000年来已收录7万余宗土地，并实现了地块-项目-企业三级信息的互通互查·收录全国各省市最新供地计划及土地预公告信息；可快速统计城市及区域土地市场交易情况，多角度跟踪市场走势；自动生成高级图表，直观反映最新市场特征，并支持随时下载城市版·以城市为单位，收录52个城市的土地招拍挂、交易数据、开发经营、宏观经济、房价指数、政策法规、城市规划，及地块、项目、企业详情等·配备统计分析、复合检索、地图定位、比较中心、排行榜等强大的系统功能，为城市进入、项目选择、市场分析、项目交易监测等提供决策依据·全面收录中国近300家主流房地产开发企业，跟踪各企业在全国的最新储备土地、项目销售情况，立体监测项目进展，辅助用户了解企业城市布局变化、主要业绩来源及投融资模式·整理收录了企业历年的详细财务报表，让用户对企业资产及负债情况、收入及利润、现金流量变化一目了然；同时收录企业报告、企业公告内容及最新投融资动态·收录了近50个重点城市及细分市场的周、月度房地产交易数据，全国、各省及40个大中城市的月、年度开发经营数据，及中国房地产指数系统、国房景气指数等权威房地产指数·收录2000年来全国各城市宏观经济数据，涵盖生产总值、三产结构、固定资产投资、人口状况和人民生活、物价指数等主要经济指标；提供全国及地方性政策法规、城市规划原文·设计了最强大的数据提取功能、最实用的自定义模板，同时能够快速生成图表、轻松下载EXCEl表格，充分满足专业用户庞大的数据处理需求，大量节约办公时间成本中国最大的房地产数据库--CRIC标准版新浪地产2010-4-16 16:27:27提要：CRIC标准版是由中国房产信息集团下属克而瑞(中国)自主研发的、以GIS地理信息系统技术、Intelligent Search智能搜索、OLAP海量数据挖掘技术构建的房地产信息数据库，是中国最大的房地产信息数据库。

赛普房地产数据库

06
The Integrated Solution 企业信息化整体解决方案 to Informationalization of Enterprises 深刻理解和充分实现企业价值
解决方案图
赛普爱德房地产管理信息系统（I-RMS）结合房地产行业先进的管理思想和模式，利用先进的IT技术，针对房地产行业各个关键性业务提供一体化解决方案。 I-RMS解决方案图有助于您规划和实施一个连贯、完整和全面的解决方案，而且这个解决方案可满足贵公司的需要。利用基于情景的解决方案图，您可以了解赛普爱德软件如何支持和推进这些业务流程，并了解这些解决方案所能产生的价值。示意图如下：
Product System：产品体系：技术平台 & 信息门户
Technique Support Platform & EIP
技术平台（I-SP）
地产企业的核心管理业务模块有很多：协同办公、知识管理、成本管理、项目运营管理、人力资源、客户关系管理、财务管理等等，他们可能是由不同软件方提供，如何能集成所有的核心业务管理软件系统，为地产企业带来统一的管理平台，规避信息孤岛？赛普爱德软件致力于地产一体化管理信息系统的开发和地产管理系统的集成，为地产企业搭建一个一体化的管理信息系统。
-- 有效的对企业经营影响的关键环节进行预警，及时处理，规避经营风险; -- 有效的对企业经营的各项数据相互比对，发现问题处理问题.
09
Cooperative 协同办公系统 Office Automation
开启办公新境界
协同办公系统（I-OA）
I - O A融合了房地产企业中作为业务O A的管理模型，具有强大的房地产企业审批流程控制和计划任务管理的功能，有效协助企业跨区域、多项目、多分公司的集团化管控。

UFIDANC57房地产行业集团版安装指南

●如何升级UFIDA NC房地产行业集团版5.6sp（5.6sp或5.6）至5.7版本。

●安装UFIDA NC 5.7 房地产行业集团版时各模块安装升级注意事项--请仔细阅读，以免造成不可挽回的数据错误。

●需要特别注意，升级到UFIDA NC 5.7后要重新申请授权。

1. 简介本文描述如何安装UFIDA NC 房地产行业集团版。

UFIDA NC 房地产行业集团版现在发布的最新版本是5.7。

UFIDA NC 5.7 房地产行业集团版是一个全面基于J2EE技术体系的产品。

它采用完全B/S架构，基于互联网的企业级应用，具有高可靠性、安全性和可扩展性。

其中应用包括：招标管理、网上招投标、项目过程管理、建设管理库、进度管理、营销管理、会员管理、运营管理－基础物业管理、运营管理－商业管理、客户服务。

UFIDA NC 5.7 全面支持商业中间件，我们也推荐客户使用性能更高的，稳定性更好的Websphere 6.1。

1UFIDA NC 5.7 支持多种操作系统。

其中包括Windows2003 server/web server、Windows2008 server(这里包括32位版本，X64位版本）、Linux等操作系统。

新安装UFIDA NC 5.7 房地产行业集团版的一般过程如下：1、确定环境以及相关资源，如网络连接、数据库、数据库补丁、操作系统版本、操作系统补丁等。

2、参考相关环境安装指南，调整系统相关参数和JDK。

3、复制或下载安装包文件，展开安装包文件。

4、安装UAP平台和购买的相关模块。

必须先安装了水平产品及补丁后再安装房地产的产品。

否则只安装水平产品的补丁而没有安装水平产品则可能出现异常。

2024年数据库精准营销助推“房博会”销售方案

2024年数据库精准营销助推“房博会”销售方案2024年，随着科技的不断发展和互联网的普及，数据库精准营销成为了房地产行业中不可或缺的一环。

在这一年的“房博会”销售方案中，数据库精准营销将起到助推的作用，为开发商提供更加精准、高效的销售服务。

下面将详细介绍2024年数据库精准营销助推“房博会”销售方案。

一、建立全面的客户数据库在2024年的“房博会”销售方案中，首要任务是建立一套全面的客户数据库。

这个数据库可以包括各种类型的客户信息，如购房意向、购房预算、购房需求等。

通过建立这个数据库，开发商可以更加深入地了解客户，精准地为客户提供房屋推荐和服务。

二、通过数据分析挖掘潜在客户有了全面的客户数据库后，开发商可以通过数据分析的方式挖掘潜在客户。

通过对客户数据的分析，可以了解客户的购房需求、购房预算等信息，从而找到潜在客户。

在2024年的“房博会”销售方案中，开发商可以结合人工智能和大数据技术，通过数据模型和算法分析客户数据，筛选出与楼盘匹配度高的潜在客户，并进行有效的营销推广。

三、精准定位和推广在2024年的“房博会”销售方案中，精准定位和推广是非常重要的一环。

通过对客户数据库和潜在客户数据的分析，开发商可以准确找到目标客户群体，并将营销活动和广告宣传针对性地推送给这些客户。

通过数据库精准营销，开发商可以避免广告推送的浪费，提高推广效果，为客户提供更加个性化的购房咨询服务。

四、定制化购房体验通过数据库精准营销，开发商可以更好地了解客户的购房需求和喜好，并根据这些信息提供定制化的购房体验。

在2024年的“房博会”销售方案中，开发商可以通过数据分析了解客户的购房偏好，例如喜欢的户型、楼层、附近的配套设施等。

在展会期间，开发商可以为客户提供个性化的导购服务，针对客户的需求进行详细介绍和解答疑问，提高购房体验和满意度。

五、数据库精准营销的未来发展数据库精准营销在2024年的“房博会”销售方案中发挥了重要的作用，提高了开发商的销售效果和客户满意度。

不动产登记数据库标准2021修订版

不动产登记数据库标准2021修订版随着信息化技术的不断发展和应用，各行各业都在不断努力将传统的工作流程数字化，以提高工作效率和服务质量。

不动产登记作为一项重要的行政工作，也不例外。

不动产登记数据库是不动产登记工作的核心系统，可以说是现代化不动产管理的基础。

今年，不动产登记数据库标准迎来了一次重要的修订，旨在推动不动产登记工作更加高效、准确。

一、背景和意义随着房地产市场的快速发展，不动产登记工作变得越来越复杂，登记的环节繁多，而且资料的合规性要求也越来越高。

如何提高不动产登记工作的效率和准确性成为了亟待解决的问题。

不动产登记数据库的建设和运营对于提高不动产登记工作效率、优化办理流程具有重大意义。

首先，不动产登记数据库的建设可以实现对不动产信息的集中管理。

过去，不动产信息多存储于不同的部门或单位，导致信息的重复录入，工作效率低下。

而通过不动产登记数据库的建设，可以将不动产信息集中存储，提高信息的共享和交流效率，降低了数据的冗余和丢失的风险。

其次，不动产登记数据库的建设可以提高不动产登记工作的准确性和数据质量。

通过规范的数据输入和验证机制，可以减少录入错误和不一致性，提高数据的准确性和完整性。

同时，不动产登记数据库还能够提供数据的查询功能，使各有关部门和单位能够便捷地获取和使用不动产信息，提高了工作效率。

二、修订内容和要求2021年修订版的不动产登记数据库标准主要包括以下几个方面的内容和要求。

1. 数据录入和验证规范不动产登记数据库的建设首先需要规范数据的录入和验证流程。

对于不动产信息的录入，要求操作人员严格按照规定的格式和要求进行录入，保证数据的一致性和完整性。

同时，还要建立数据验证机制，对已录入的数据进行及时的校验和核实，确保数据的准确性和合规性。

2. 数据共享和交换标准不动产登记数据库需要与其他相关部门和单位的系统进行数据共享和交换。

修订版的标准要求不动产登记数据库与其他系统之间建立统一的数据交换标准，确保数据的安全传输和一致性。

(完整版)房地产成本数据库的建设思路

一、成本数据库的应用场景：目前成本数据库的应用场景主要为以下四个场景：1、拿地决策阶段：此阶段主要需要有项目的部分规划指标、产品单方建安成本、当地的地方性规费等数据；（粗）2、目标成本测算：此阶段主要需要有项目规划指标、测算科目级的单价、单方指标、含量指标、建造标准和地方性规费；（全）3、标底编制阶段：此阶段主要需要有综合单价和材料价格信息库等数据；（细）4、材料认价阶段：此阶段主要需要的是材料的价格库；（实时）二、成本数据库目前的管理现状：目前地产行业的成本数据库的管理存在以下几种情况：1、无思路：很多地产企业都知道成本数据库的好处，但是到底自己应该如何结合日常成本管理工作着手去沉淀成本数据库尚无清晰的思路；2、大而全：较多的企业都认为成本数据库越全越好，越细越好，希望把所有的价格和指标都沉淀下来，没有考虑企业成本管理的需要，也完全不顾自身的成本管理水平；3、少而精：考虑到企业自身实际情况，本着渐进明细的思路，先沉淀几个关键的成本数据指标，再视企业的发展规模和精细化管理要求，逐步延展至更多的成本指标管理；三、成本数据库分类：按照应用类型分：历史成本数据库（支撑测算）、企业标准数据库（指导控制）、外部成本数据库（优化提升）；按照成本费项分：四项费用造价指标库（前期工程费、建筑安装工程费、基础设施费、开发间接费）、分部分项工程造价指标库、关键技术经济指标库（按业态）、服务类收费指标库、总包工程造价指标库；四、建设历史成本数据库的要点：1、将测算科目分类：将成本测算科目树分为三类——建安类、非建安类、费用类；2、规划指标分门别类整理：总体指标、产品指标、景观指标、水电气条件指标、场地土方指标；3、明确建造标准：从结构形式、层高、外墙内墙标准、防水做法、装修标准、智能化标准、园建标准等，按照不同的产品进行固化；4、逐步完善各项指标：运用“限额设计”手段，在方案审查时针对几个关键的指标进行把关，同时注意指标的沉淀应与前期测算和方案把关相结合，总结是为了应用；五、如何建设与自身企业匹配的成本数据库？1、从制度层面保障成本指标的应用与沉淀：可借鉴标杆企业的三段式管理——启动会阶段目标成本填报审批时必须明确含量指标、单方造价指标的使用情况和标杆项目的对照情况；施工图阶段必须对规划指标、含量指标、单方造价指标进行详细的审核和对比分析；竣工阶段必须结合项目实际情况进行适当的修正，将各指标数据在剔除无效成本后审批入库；2、按照三个维度来建设材设价格库：市场询价、甲指乙供核价、实际采购价，并明确各价格的应用场景：市场询价主要应用于成本测算、招标采购指导价、乙供核价指导价，甲指乙供核价和实际采购价主要用于合同结算。

房地产行业房地产数据可视化分析平台搭建方案

房地产行业房地产数据可视化分析平台搭建方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 房地产行业现状分析 (3)1.2 数据可视化在房地产行业的应用需求 (3)1.3 平台搭建目标与预期效果 (3)第2章数据来源及处理 (4)2.1 数据收集渠道 (4)2.2 数据类型与指标体系 (4)2.3 数据预处理方法 (5)第3章平台架构设计 (5)3.1 总体架构 (5)3.1.1 数据源层 (5)3.1.2 数据存储层 (5)3.1.3 数据处理层 (6)3.1.4 服务层 (6)3.1.5 应用层 (6)3.1.6 展示层 (6)3.2 技术选型与实现 (6)3.2.1 数据采集与存储 (6)3.2.2 数据处理与分析 (6)3.2.3 服务层实现 (6)3.2.4 应用层实现 (6)3.2.5 展示层实现 (6)3.3 系统模块划分 (7)3.3.1 数据采集模块 (7)3.3.2 数据存储模块 (7)3.3.3 数据处理模块 (7)3.3.4 数据服务模块 (7)3.3.5 可视化展示模块 (7)3.3.6 用户管理模块 (7)第4章数据可视化设计 (7)4.1 可视化类型与工具选择 (7)4.1.1 可视化类型 (7)4.1.2 工具选择 (7)4.2 可视化效果展示 (8)4.2.1 房地产市场总体趋势 (8)4.2.2 房地产区域分布 (8)4.2.3 房地产价格分布 (8)4.2.4 企业关联关系 (8)4.3 交互式数据可视化设计 (8)4.3.2 交互式联动 (8)4.3.3 交互式下钻 (8)4.3.4 交互式导出 (9)第五章数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方案 (9)5.1.1 存储架构设计 (9)5.1.2 数据库选型 (9)5.1.3 数据仓库设计 (9)5.2 数据备份与恢复 (9)5.2.1 备份策略 (9)5.2.2 恢复机制 (9)5.3 数据安全管理 (10)5.3.1 权限管理 (10)5.3.2 数据加密 (10)5.3.3 安全防护 (10)第6章数据分析模块设计 (10)6.1 数据挖掘算法应用 (10)6.1.1 关联规则分析 (10)6.1.2 聚类分析 (10)6.1.3 决策树分类 (10)6.2 房价预测与分析 (10)6.2.1 多元线性回归模型 (11)6.2.2 神经网络模型 (11)6.2.3 深度学习模型 (11)6.3 市场趋势与竞品分析 (11)6.3.1 市场趋势分析 (11)6.3.2 竞品分析 (11)6.3.3 指标监测 (11)第7章用户界面设计 (11)7.1 界面布局与交互设计 (11)7.1.1 界面布局 (11)7.1.2 交互设计 (11)7.2 用户角色与权限管理 (12)7.2.1 用户角色 (12)7.2.2 权限管理 (12)7.3 移动端与桌面端界面适配 (12)7.3.1 移动端界面适配 (12)7.3.2 桌面端界面适配 (12)第8章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成策略 (13)8.1.1 集成目标 (13)8.1.2 集成原则 (13)8.1.3 集成步骤 (13)8.2.1 测试目标 (13)8.2.2 测试内容 (13)8.2.3 测试方法 (13)8.3 上线部署与运维 (14)8.3.1 部署策略 (14)8.3.2 运维管理 (14)第10章项目总结与展望 (14)10.1 项目成果与应用案例 (14)10.2 房地产行业未来发展方向 (14)10.3 平台持续优化与拓展方向 (15)第1章项目背景与目标1.1 房地产行业现状分析房地产行业是我国经济的重要支柱产业，城市化进程的加快和居民消费水平的提升，房地产行业取得了长足的发展。

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华北地区成交——济南
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百城房地产价格之三四线城市（一）
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百城房地产价格之三四线城市（二）
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房地产投资增速（一）
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房地产投资增速（二）
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上市公司月度成交——万科
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上市公司月度成交——保利地产
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上市公司月度成交——金地集团
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上市公司月度成交——中国海外发展
主要城市整体成交趋势
2013年第50周（12月09日-12月15日），主要城市整体成交量环比减1.66%，同比减12.49%。
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ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
一线城市销售率(成交量/可销售面积)
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二线重点城市销售率
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华北地区成交——北京
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华北地区成交——天津
房地产行业数据库
2020年7月14日星期二
房地产行业数据变动汇总表
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房地产行业指数走势
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销售、资金来源、新开工
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上市公司月度成交——恒大地产
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