房地产行业大数据分析的作用

在房地产行业，有一个明显的迹象表明，数据分析正在发挥更多的作用。例如，房地产企业通过使用数据挖掘技术，从不同的阶层了解人们的住房需求，并做出改变以适应不同的住房需求。交易价格、上市价格、数量和其他关键指标都可以帮助咨询师给出相对准确的估计价格。

然而，这并不是房地产行业现在已经达到的终点。作为房地产行业的一名见多识广的内部人，你必须从市场中获取更多有价值的信息，以发掘销售线索，拓展业务。因此，您应该清楚您的目标是什么，为什么要使用这些数据。

一、房地产大数据可以帮助你更好的了解客户住房需求

这些数据虽然不可能满足客户所有的住房需求，但我们可以在大多数客户中找到一些共性。为了更好地了解客户的需求，我们需要通过培训历史客户记录数据或统计数据挖掘客户的行为。

数据采集可以通过不同的方式。对于一些企业来说，他们更喜欢在社交媒体平台上爬取，这些平台可以显示出用户的习惯、行为、偏好和情感数据，他们可以通过使用自动网络爬虫工具，比如八爪鱼，来轻松提取数据，可以从大多数网站收集数据。我们还可以使用分类或聚类算法来对客户的需求分类。

例如，工作的性质、习惯和生活条件，甚至购买和浏览历史记录都可以被列为值得挖掘的数据，我们可以使用基于云的技术来过滤、计算和优化客户群体，包括高质量的客户、潜在的客户、根据他们的特点，从不同的维度来给客户推广。

二、房地产大数据有助于精确行业市场定位

企业想进入或开拓某一区域房地产行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了房地产行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。

在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关

行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数据挖掘和信息采集技术不仅能给研究人员提供足够的样本量和数据信息，还能够建立基于大数据数学模型对未来市场进行预测。当然，依靠传统的人工数据收集和统计显然难以满足大数据环境下的数据需求，可以使用类似八爪鱼这样采集效率高效，操作简单的数据采集工具来收集数据。

三、房地产大数据可以为行业需求开发开拓思路

随着论坛、博客、微博、微信、电商平台、点评网等媒介在PC端和移动端的创新和发展，公众分享信息变得更加便捷自由，而公众分享信息的主动性促使了“网络评论”这一新型舆论形式的发展。微博、微信、点评网、评论版上成千上亿的网络评论形成了交互性大数据，其中蕴藏了巨大的房地产行业需求开发价值，值得企业管理者重视。作为房地产行业企业，如果能对网上房地产行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制订合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。

大数据，并不是一个神秘的字眼，只要房地产行业企业平时善于积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析这些数据，为我所用，都会有效地帮助自己提高

市场竞争力和收益能力，盈得良好的效益。

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公众号文章采集

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企业名录采集

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八爪鱼——90万用户选择的网页数据采集器。

1、操作简单，任何人都可以用：无需技术背景，会上网就能采集。完全可视化流程，点击鼠标完成操作，2分钟即可快速入门。

2、功能强大，任何网站都可以采：对于点击、登陆、翻页、识别验证码、瀑布流、Ajax脚本异步加载数据的网页，均可经过简单设置进行采集。

3、云采集，关机也可以。配置好采集任务后可关机，任务可在云端执行。庞大云采集集群24*7不间断运行，不用担心IP被封，网络中断。

4、功能免费+增值服务，可按需选择。免费版具备所有功能，能够满足用户的基本采集需求。同时设置了一些增值服务（如私有云），满足高端付费企业用户的需要。

出师表

两汉：诸葛亮

先帝创业未半而中道崩殂，今天下三分，益州疲弊，此诚危急存亡之秋也。然侍卫之臣不懈于内，忠志之士忘身于外者，盖追先帝之殊遇，欲报之于陛下也。诚宜开张圣听，以光先帝遗德，恢弘志士之气，不宜妄自菲薄，引喻失义，以塞忠谏之路也。

宫中府中，俱为一体；陟罚臧否，不宜异同。若有作奸犯科及为忠善者，宜付有司论其刑赏，以昭陛下平明之理；不宜偏私，使内外异法也。

侍中、侍郎郭攸之、费祎、董允等，此皆良实，志虑忠纯，是以先帝简拔以遗陛下：愚以为宫中之事，事无大小，悉以咨之，然后施行，必能裨补阙漏，有所广益。

将军向宠，性行淑均，晓畅军事，试用于昔日，先帝称之曰“能”，是以众议举宠为督：愚以为营中之事，悉以咨之，必能使行阵和睦，优劣得所。

亲贤臣，远小人，此先汉所以兴隆也；亲小人，远贤臣，此后汉所以倾颓也。先帝在时，每与臣论此事，未尝不叹息痛恨于桓、灵也。侍中、尚书、长史、参军，此悉贞良死节之臣，愿陛下亲之、信之，则汉室之隆，可计日而待也。

臣本布衣，躬耕于南阳，苟全性命于乱世，不求闻达于诸侯。先帝不以臣卑鄙，猥自枉屈，三顾臣于草庐之中，咨臣以当世之事，由是感激，遂许先帝以驱驰。后值倾覆，受任于败军之际，奉命于危难之间，尔来二十有一年矣。

先帝知臣谨慎，故临崩寄臣以大事也。受命以来，夙夜忧叹，恐托付不效，以伤先帝之明；故五月渡泸，深入不毛。今南方已定，兵甲已足，当奖率三军，北定中原，庶竭驽钝，攘除奸凶，兴复汉室，还于旧都。此臣所以报先帝而忠陛下之职分也。至于斟酌损益，进尽忠言，则攸之、祎、允之任也。

愿陛下托臣以讨贼兴复之效，不效，则治臣之罪，以告先帝之灵。若无兴德之言，则责攸之、祎、允等之慢，以彰其咎；陛下亦宜自谋，以咨诹善道，察纳雅言，深追先帝遗诏。臣不胜受恩感激。

今当远离，临表涕零，不知所言。

数据分析有什么作用

数据分析有什么作用？很多人会问数据分析是干什么？有什么作用呢？下面就来看看西线学院是怎么看待数据分析的作用。数据分析的作用单纯的谈数据分析的作用其实意义并不大，所以在谈论作用之前我们首先的考虑是受众对象，比如对个人而言，因为身体传感设备，让我们的日常锻炼、身体素质等各项指标都得以数据化，最终完成个人身体和生活习性的自我量化，进而改进调节个人日常生活规律，让我们更好的生活。而对于企业而言，数据分析的作用则主要体现在三大领域：一是对业务的改进优化；二是帮助业务发现机会；三是创造新的商业价值。改进优化业务方面，通俗的说就是让业务变得更好。让业务变得更好对企业而言主要体现在两大方面：一是对企业用户体验的改进方面，优化原有业务流程，为用户提供更好的用户体验。二是体现在对企业资源的合理化分配利用上，更合理的优化配置企业资源，进而达到效益最大化的目的。例如我们企业日常运营中的广告投放以及内部广告资源分配优化等就属于此范畴，一方面利用精准化广告投放，提高广告投放效率，另一方面根据广告引流客户量的大小做好企业资源分配，进而提高用户体验，提升用户留存率。帮助业务发现机会主要是利用数据查找发现人们思维上的盲点，进而发现新的业务机会的过程。创造新的商业价值模式方面，主要是在数据价值的基础上形成新的商业模式，将数据价值直接转化为金钱模式或离金钱更近的过程。例如腾讯、阿里巴巴等企业就利用其拥有广泛用户数据的基础上，分别成立了腾讯征信、芝麻信用等新的业务关联企业，而这些征信企业进而衍生出相关“刷脸”业务，将其扩展到租车、租房等领域。此外，数据分析在企业运营过程中还发挥着“医生”般的作用，一方面提供对企业日常运营活动的体检服务，对业务运营过程中可能会出现的问题作预警，将问题处理在萌芽状态，防患于未来。例如企业业务扩充过程中的投资合并，对

我国房地产业的发展现状及趋势分析

进入世纪以来，国内地房地产市场日趋火爆，创造出了一个又一个地财富奇迹，在很多地区，房地产业甚至成为当地经济发展地支柱.在这种大地风潮之下，人们纷纷涌向房地产领域，不论之前做过何种工作，仿佛一旦进入房地产就可以资产翻倍.然而，经过几年盲目地火爆之后，房地产市场地泡沫不断增大，国家和政府也已经意识到了这个问题，一些调控措施不断出台，房地产市场终于开始逐渐回归理性.那么，国内房地产业未来地趋势又是如何，当房地产企业不再暴利之后，房地产市场是否会如有些人所想地那样彻底崩盘亦或是逐步走下坡路呢？本文认为对这个问题地思考将有助于今后房地产市场地规范化发展.虽然在过去地几年中房地产市场展现出了不完善地一面，但是我们有理由相信，在国内作为有着刚性住房需求地房地产业依然会继续稳定地发展下去，而本文地研究在理论上金额以指导我们今后更好地完善这个产业. 中国房地产业发展现状房地产投资状况从目前国内房地产地经济来源分析，房地产投资依然呈现出不断增长地态势，占全社会固定资产投资地比重也比较大.这种投资一方面来自国内民间资本地投入，另一方面就是国际投资.其中前者是主要投资来源，占到国内房地产市场投资总额地绝大部分，年这一比例约在左右，而从增长速度来看，除了年有较小回落，年至年都保持了高速增长状态，年随着国内房地产调控政策地出台，这一数据又逐渐开始归落.从投资结构来看，投资对象则逐渐由商业营业用房转向住宅投资.资料个人收集整理，勿做商业用途房地产开发状况根据中国房地产协会地统计数据，国内房地产开发整体呈现出两个特点，一是新开工面积增多，竣工面积增速减缓.随着国内对房地产市场政策地一些改变，一些开放商对土地地囤积情况逐渐向使用过渡，开工情况增加很多，但是为了保证足够地利益，往往故意要求施工单位减缓进度，导致竣工面积地增长很缓慢.二是拆迁规模受到遏制，但土地控制形势依然严峻.随着房地产开发不断出现地负面拆迁新闻，国家也对此越来越重视，相继出台了若干文件用于规范拆迁规模和方式，但是土地使用依然难以得到控制，这其中既有开放商地想法，也有地方政府地授意，而且开发过程中屡屡出现经济问题.国家审计署发布地《个市县年至年土地管理及土地资金审计结果》，列举了个市县在土地出让、征用及相关资金管理使用中存在一些不合规、不规范地问题，实际情况可能远不止如此.国土资源部和监察部年联合召开地电视电话会议中，通报了年月至年月全国“未报即用”违法用地清查整改情况，个省（区、市）不同程度存在“未报即用”违法用地现象，其中包括一些国家和省级重点项目.至今年月日，全国共清理“未报即用”违法用地案件宗，涉及土地总面积万亩，其中耕地面积万亩.资料个人收集整理，勿做商业用途房地产销售状况从房地产市场地销售情况来看，销售量呈现出一定地波动，从年至年，销售量不断增加，即使在年中间有过短暂回落，但是从全年来看，销售量仍然是增加地，国家统计局公布地数据显示，年全国商品房销售面积亿平方米，比上年增长，首度超过亿平方米.尽管面临严厉地楼市调控，商品房开发投资全年同比增速仍然达到.但是这一情况到年随着国家调控地坚决执行而发生了改变，数据报道年房地产市场相比年下降了左右，且这一比例依然在继续增加中.但是房地产销售价格和销售量有所不同，虽然调控力度很大，但是房价近年来依然处于高位运行，虽然在个别地区稍有回落，但是不具代表性，从全国范围来看，房地产价格依然较高.从房地产市场地需求来看，受中国城镇化运动地影响以及年轻人落户城市地主观意愿，房地产地刚性需求依然很强，而且还有一个很重要地因素就是投资性购房热度依然不减.中国城镇化是目前世界上有人类历史以来最大规模地城镇化，在“十一五”期间城镇化已经到了，规模是非常巨大地，这场城镇化运动也使中国人地生活发生了非常深刻地变化，也直接

近五年中国房地产发展变化(DOC)

近五年中国房地产发展变化 2016年巴曙松：中国房地产行业还在收缩的大趋势目前一线城市的房地产价格上涨和绝大部分三、四线城市的高库存是并存的，所以没有改变中国的房地产市场目前库存量过大，以消化库存为主，整个行业还在收缩的大趋势。观点地产网讯：4月12日消息，著名经济学家巴曙松在深圳出席活动时表示，目前一线城市的房地产价格上涨和绝大部分三、四线城市的高库存是并存的，所以没有改变中国的房地产市场目前库存量过大，以消化库存为主，整个行业还在收缩的大趋势。巴曙松指出，即使是一线城市，房地产的新屋销售和新开工面积之间的传导周期越来越长，这是典型的行业在逐步收缩的趋势。关于近期部分一线城市房价快速上涨，巴曙松认为，跟这些一线城市长期供应不足有关，如，与一线城市长期土地供应不足，容积率定得偏低，对于人员流动趋势判断没有充足的预见性等，都有直接的关系，但这个改变不了整个房地产行业逐步在往下回落的趋势。对此，他提出建议要化弊为利，2013年国家发改委发布的《新型城镇化规划》，没有引起足够的关注，但这是一个非常重要的规划，其中强调城市土地建设。他表示，房价上涨的城市基本上是老百姓用自己的货币选票选出的中心城市。下一步配套的改革要变成城市群发展的动力，比如深圳，如果地价上涨让很多制造环节在深圳有压力，就应该主动迁到东莞、惠州。相应的，深圳和东莞、惠州的地铁、城际的交通、生活的便利就要打破原来的土地制度、公共交通、基础设施制度，要有城市群的布局规划大格局。巴曙松总结称，要把一线城市房价上涨的压力顺势引导成建设未来城市群的正面发展动力。 2015年 2015年中国房地产现状分析：走上转型之路目前，房地产依然是中国经济的核心问题。从2015年中国房地产现状分析情况

入门大数据,需要学习哪些基础知识

大数据的发展历程总体上可以划分为三个重要阶段，萌芽期、成熟期和大规模应用期，20世纪90年至21世纪初，为萌芽期，随着，一批商业智能工具和知识管理技术的开始和应用，度过了数据萌芽。21世纪前十年则为成熟期，主要标志为，大数据解决方案逐渐走向成熟，形成了并行计算与分布式系统两大核心技，谷歌的GFS和MapReduce等大数据技术受到追捧，Hadoop平台开始大行期道，2010年以后，为大规模应用期，标志为，数据应用渗透各行各业，数据驱动决策，信息社会智能化程度快速提高。数据时代的到来，也推动了数据行业的发展，包括企业使用数据获取价值，促使了大量人员从事于数据的学习，学习大数据需要掌握基础知识，接下从我的角度，为大家做个简要的阐述。学习大数据需要掌握的知识，初期了解概念，后期就要学习数据技术，主要包括： 1.大数据概念 2.大数据的影响

3.大数据的影响 4.大数据的应用 5.大数据的产业 6.大数据处理架构Hadoop 7.大数据关键技术 8.大数据的计算模式后三个牵涉的数据技技术，就复杂一点了，可以细说一下： 1.大数据处理架构Hadoop：Hadoop的特性、Hadoop生态系统、Hadoop 的安装与使用； 2.大数据关键技术技术：数据采集、数据存储与管理、数据处理与分析、数据隐私与安全； 3.大数据处理计算模式：批处理计算、流计算、图计算、查询分析计算

数据的核心技术就是获取数据价值，获取数据前提是，先要有数据，这就牵涉数据挖掘了。本文内容由北大青鸟佳音校区老师于网络整理，学计算机技术就选北大青鸟佳音校区！了解校区详情可进入https://www.360docs.net/doc/b417717405.html,网站，学校地址位于北京市西城区北礼士路100号！

中国房地产未来发展趋势(精)

■胡葆森/文中国房地产业起步于上世纪90年代初，至今已有25年的历史了。作为业内人士，我几乎目睹和参与了这一行业发展的全过程，对其发展的大脉络有些观察和思考，现予阶段性总结并呈上，以期与大家分享。在25年的长期发展之后，中国的房地产业从起步、摸索、动荡、调整的过程中逐步趋于理性和成熟。这一过程又一次印证了发达国家已经总结出的一条规律——当一个国家的人均GDP 达到800~1000美元时，房地产业开始起步；达到3000美元时，行业发展开始加速；达到7000美元左右时，行业进入稳定增长期；达到12000~13000美元时，行业发展进入饱和期。2013年底，我国的人均GDP 已经接近7000美元，与发达国家总结出的规律完全契合。再过十年，我国人均GDP 超过13000美元时，我国的房地产市场将达到供需的饱和点，行业的发展也将从顶峰开始回落。可是，作为近十四亿人口的大国，我国的城镇化率去年为53%，如不包括2.5亿非户籍人口，也只有36%，离实现70%的城镇化目标，还需要大约20年的时间。因此，我们有理由相信，作为城镇化推进的主要载体，我国房地产业在未来的15~20年内，仍有持续的增长空间。当下：细分时代已经到来 25年后的今天，中国房地产行业进入稳定增长期后，发展现状突出的特征就是“细分”。这种细分表现在以下几个方面。 1. 市场的细分。当市场真正处于理性后，行业的基本属性开始发挥作用，商品的价值规律开始发挥作用，供求关系决定商品房价格短期内升降的经济学原理、城市开发总量与总体消费需求决定泡沫存在与否的道理，开始为人们所认知。

那些简单武断地预测中国房地产业何时崩盘的论断显得过于哗众取宠；一些所谓的专家学者关于“三四线城市泡沫大于一二线城市泡沫”的推断也不免显得过于草率。简言之，当市场的“六大主体”（政府、金融机构、开发商、媒体、消费者、专家学者）逐步成熟后，就不应该再像以往一样以“线”划线，以点及面，而应该根据不同城市的人口规模、地理位置、经济总量、供求状况、资源禀赋、政策导向、城市化水平等，区别判定每一个城市的市场状况。例如：郑州、武汉、西安同属二线省会城市，武汉和西安的人口达到本省人口总数的20%左右，而郑州因设省会仅有60年历史，全市人口仅占本省人口总数的8%左右。由于地处全国交通枢纽位置，加之中原经济区、国家航空港经济综合实验区、高铁十字枢纽等有利因素，与武汉、西安相比，作为1.06亿人口的河南省省会城市，郑州城市化的提升空间势必大于其他两市。即使在目前的市场环境下，三四线城市的发展也不均衡，一些四线县级城市如神木县等，因在建规模过大，供需严重失衡；但在一些城镇化快速推进的中西部人口大县，仍不乏“日光盘”案例。因此，我们在判定市场状况时，还是应回到它的基本面上，按照相关的基本指标对其做出细分和判断。 2. 开发商的细分。在经过了二十多年的发展后，开发商阵营在不断地进行分化。以企业概念区分，有价值观驱动型，也有商业利益驱动型；有战略导向型，也有机会导向型；有上市公司，也有非上市公司；有激进扩张型，也有稳健甚至保守型；有跨国、跨省扩张型，也有区域发展型；有多业态综合开发型，也有单业态专业开发型。 2004年“8·31大限”后，房地产的资本属性日益显露，与资本市场完成对接的上市公司加快了在全国一二线城市的布局步伐，迅即拉开了市场格局调整的大幕。

数据分析能力对商业银行的重要性 (2)

数据分析能力对商业银行的重要性数据分析能力对商业银行的重要性时间:2013-03-07 16:37 在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数在信息化高速发展的时代背景下，各银行积累的客户数据、交易记录、管理数据等呈爆炸性增长，海量数据席卷而来，这样海量的大数据，给银行业带来了压力的同时，也同样带来了机遇。而信息未必一定通过数据来展现，但数据一定是信息的基础，海量数据意味着海量机遇和风险，可以通过多种方式为银行提供变革性的价值创造潜力。如何利用数据这一商业银行重要的资产来开展有效的数据分析和挖掘，从而促进管理并提升企业价值，是目前大多数商业银行所面临的重要挑战之一。用数据帮助决策。目前国内银行业的战略发展和经营管理决策多数依赖于决策者的经验。面对激烈的市场竞争，管理层迫切需要数据的决策支持，提高经营和决策的科学性。银行各项产品能带来怎样的利润？如何判断客户是否有发展潜力？在哪里开设新的分行？将数

据充分应用到经营管理决策的各个层面，这些原本看似很难回答的问题会变得清晰起来，管理者的决策过程实现由“依赖经验”逐步过渡至“有数可依”，在深入了解和把握银行自身乃至市场状况的基础上，更加科学地评价经营业绩、评估业务风险、配置全行资源。用数据提升管理精细度。随着银行业务转型及精细化管理的推进和深化，涉及资产、负债、客户、交易对手及业务过程中产生的各种数据资产，在风险控制、成本核算、资本管理、绩效考核等方面发挥着重要的作用。如银行贵宾卡服务，会考虑设置相应的资金要求和贵宾待遇，银行可以在分析本行客户数据的基础上确定最合适的目标客户群及期望达到的卡均余额和交易量。数据资产直接关系业务管理的精细化水平，也是银行开展业务多元化、多方面分析的基础。“数据—信息—商业智能”将逐步成为商业银行定量化、精细化管理的发展路线，为有效提升服务能力提供强大支持。用数据促创新，赢先机。我国商业银行提供的服务和产品存在较大的同质性，但比较竞争优势要求银行突破同质性，实施差异化战略。银行可以利用其掌握的数据资源，在客户挖掘、交叉营销、产品创新等方面大有作为，在零散的、无序的、历史的、当前的各种数据背后发现独特的业务规律，锁定特定客户群，根据不同市场需求和不同客户群制定相应的市场战略与产品服务方案，根据客户需求变化及时主动开展业务产品创新，在激烈的同业竞争中，通过充分利用数据取得

数据化管理的意义和用途

数据化管理的意义和用途数据化管理的定义：运用分析工具对客观、真实的数据进行科学分析，并将分析结果运用到生产、销售等各个环节中去的一种管理方法。从这个定义来看数据化管理它是一门管理工具。那它的意义也就是为我们日常工作的方方面面提供服务的！只不过这种管理工具和一般的管理方法不一样，它是用数字说话，并且尽量做到绝对量化。大致来讲数据化管理有如下五方面的作用：一、量化管理管理的量化是一门非常大的学问，做好了它能够提升管理质量，公正而公平的评估人和事。对企业的管理者来说既做到了一碗水端平，又能够心甘情愿的付出（报酬）。当然如果量化的不好或不够专业，也可能流于形式或片面化。讲一个真实的事例，这是我在一家企业做数据化管理顾问时发生的：该公司有一家自营的专卖店，月均销售在100万左右，有20名销售人员。该店有一名员工Alice，每月销售额都排在前两位。当然Alice每月拿到的奖金也是最多的。于是公司上到区域总经理，下到销售主任都认为Alice非常有能力，是下一个店长的候选人。当然公司也朝着这个方向对Alice进行培养的。后来有一些变化，该店的店长离职。考虑到该店是一个年销售千万的大店，公司人事经理没有贸然让

Alice接手，而是从别的店铺调来了一个新的店长。可是这之后的两个月Alice的月销售额都大幅度的下滑，排名中等。出现这种现象，大家第一感觉是她在闹情绪，和新店长有矛盾。于是城市经理、人事经理轮番做Alice的思想工作，并且把她调离了这个店铺。Alice满怀信心的到新店铺上班去了，可是在新的店铺她的表现仍然不突出。为什么呢？人事经理不得要领！当我听到这个故事后，我让他们的销售经理拿来了该店铺一年的销售数据、工作记录（排班表）。确实，Alice在这一年中的销售数据非常突出（店长离职前）。那问题在哪呢？我在他们的排班表中发现了答案：每个月她的班次质量都是最好的！于是我做了一些加权处理（考虑了每天的销售权重和早中晚班的权重）发现她的月平均权重是20.1，而该店所有员工的平均权重是17.7，高出平均水平13.6%。也就是说在工作能力相同的情况下，Alice每月可以多销售13.6%。为什么她的班次权重会是最高的呢，事后了解到她和前任店长有亲属关系。由此可见，正确的量化方法是多么重要，否则会造成人为的不公平，影响工作效果。量化管理主要运用在：考核人，评估事。考核人也就是大家常说的KPI，其实KPI一定是要求量化的，并且要相关联，不能简单化。目前很多公司对销售人员的考核只有一个KPI指标--销售额。其实这是非常片面的，他会引导销售人员进入一

浅谈中国房地产行业的发展历程

288浅谈中国房地产行业的发展历程汤超唐山市国文建筑有限责任公司摘要：中华文明自古以来已有五千年的历史，在远古时期，人类主要依靠天然洞穴，野外群居，在以后的生活中学会了钻木取火，学会了种植作物，伴随着文明的不断进化，人类懂得了如何搭建房屋遮风避雨，随着封建社会的建立，中国社会逐渐出现了大量房屋建设，宫殿林立，统治阶级的产生注定了权力的私有化，物质的私有制，所以渐渐地出现了房屋买卖和占有。关键词：房地产；发展历程；买卖；私有制我国房地产行业源于人类文明的初始，到西汉时期才产生比较正规的房屋买卖，当时人们并不怎么在意这个行业，但这却是一个萌芽的开端，封建社会制度转为专制，到了唐宋时期房屋买卖才得到比较广泛的发展，许多达官显贵开始通过自己占有房屋的面积大小来显示自己的身份地位，以致出现现今残存的所谓古代庄园，现在的庄园其实都是古代达官显贵的府邸。近代社会以后，常年战乱不断，以致房地产行业几近灭绝，因为战乱年代无法保障资金的财产，更多的商人和官员将眼光转移到金银和首饰之上，新中国建国以后，随着国家政权的巩固，领导阶级幻想创造一个公有制的国家，人人均等，人人平均，在新建的律法之中，严格规定废除房地产私有制，严禁个人买卖房屋或者对外租赁，所以房地产行业在法律制度下逐渐消失，随着改革开放以来，房地产中介行业渐渐苏醒，有了复苏的迹象，目前我国房地产中介行业已达到快速发展的阶段，接下来我简单描述一下我国房地产行业的发展历程： 1 房地产中介（经纪）公司的产生房地产中介公司其实就是在房屋买卖过程中的一个枢纽，起到了承上启下的作用，在房地产行业中起到了提高市场交易效率，降低房屋交易过程中的成本，使房屋买卖更加有保障性，从而维护了买卖双方的共同利益，所以房产中介公司才可以在房地产市场中存活下来，房地产交易过程中包含房屋买卖、租赁、互换、抵押物品等多种交易，房屋买卖伴随着房地产中介的产生，两者相伴而生，相辅相成。 2 我国房地产行业的几个发展阶段随着我国改革开放以来，经历了将近 30 多年的岁月里城，在社会经济发展城市改建、乡镇改造的国内大形势下，我国房地产行业经历了四个主要阶段，分别为经济复苏、房地产初步发展、房地产行业初具规模、房地产行业高速发展等四个阶段。 2.1 房地产行业的复苏建国以后随着经济的逐渐复苏，人民经济得到很大改善，1980 年以后，国家对于居民城镇住房进行了一系列的改革，国家开始允许个人房屋自由买卖，但是土地依旧公有制，政府正式出台了土地有偿使用、个人建房、房地产建设综合开发等政策，中共十三大《沿着有中国特色的社会主义道路前进》报告中指出社会主义市场包括房地产市场，这明确宣告了从此我国房地产市场的诞生。自从法律制度健全以后，全国 80% 以上的房屋所有人基本颁发了房产所有证，符合广大人民群众的利益，这为房地产市场中出现不正当交易创造了条件，做好了铺垫。 2.2 房地产的初步发展房地产的初步发展主要表现为房地产中介公司的产生和民间个人交易的形成。初步发展时期的房地产中介服务主要大体分为三类：第一类是由政府各个事业部门事业单位性质建立的房屋交换站、房屋交易所和民间房地产交易市场，这类官方承办的房地产公司机构承担了当时社会人民交易服务的职责，人们手里多余的房产可以通过正当渠道自由买卖了，第二类是工商部门批准的房产中介企业，90 年代中后期，全国各大城市均出现大大小小的房地产中介，第三类是民间自由买卖房屋的个人，这类人或许以前从事过房地产行业，熟知房屋信息，懂得房屋交易过程中的相关法律，但是他们的基本文化不高，所以常常遭到同行人士的蔑视，通常被人称为“房纤手”、“房虫子”，虽然在房地产市场中挣到了一些钱，但大多数人还是没有大的发展。 2.3 房地产市场初具规模随着少数人群的房屋自由买卖，渐渐地房地产中介公司被人们所接受，虽然在改革开放之前，房屋买卖并不被允许，但现今却成为一种模式，随着国家经济制度的改革，经济活动的权限也被慢慢房款，随之社会上便出现一部分经济条件好的人群开始以个人名义购买多套房屋，等待房屋价格上涨之时，以高价卖出，巨大的利润诱惑了太多的人，这时房地产行业已初具规模。 2.4 房地产行业的高速发展进入 21 世纪以来，国民经济较之国外还是有很大差距，人民依旧是将自己的钱存至银行，每年只是吃利息，从而导致货币流通不畅，国内消费水平低下，政府为了鼓励国民消

大数据在房地产业、商业地产中的应用案例

大数据在房地产业、商业地产中的应用案例互联网发展日新月异，以阿里、京东为代表的电商更是呼风唤雨，大有颠覆传统实体经济之势，房地产开发商和知名零售商们纷纷看到这一发展趋势，个个厉兵粟马，抢人才，建系统，整合资源，准备大干一场迎接即将到来的“大数据”时代。对于房地产加入电商的形式认识，如果仅停留在“网上卖房”这个阶段的话，那就大错特错了，sohu中国、保利等一些知名房企确实在网上卖过房子，但那并不代表着他们进入到“大数据”时代。下面将把一些真正加入“电商”大营，进入“大数据”时代的房企和商业地产知名案例进行分享。一、绿城试水电商。绿城的电商概括起来就是全链条服务涵盖采购规划定制，材料采购的品质把控、设计把控、成本把控，以及提供采购流程管控、精装修配材方案与项目现场服务等。细心的人会发现在绿城集团网站右上角，有一个其他房产公司网站不多见的栏目：绿城电商。这是绿城集团通过搭建电商集采平台，给自己加的一个新身份——专业建材服务商，即绿城开始在网上卖建材了。绿城电商不仅服务于绿城内部项目，亦向中小房地产开发企业、工程承建商、酒店连锁等领域开放。但如果将绿城电商简单地理解成卖建材那就错了，我们销售的不是产品，而是一个模式，其包括如何来做前期物资预算、采购管控、精装修配材，同时分享绿城的经验。传统的房地产建材部品采购模式步骤过于繁复冗长，易滋生灰色地带，招投标工作费时又费力。而绿城电商模式正是试图破解这个难题，打造一个“网络商城+实体体验馆”的工程材料集采平台，优化整条供应链。

绿城电商向现在的会员体系承诺，采购价是供应商同时期的最低价，厂家承诺有更低的价格则5倍差额惩罚。赖伟央认为，低价是最次优势，前期配置、采购方案等才是核心竞争力。而支撑起绿城电商商业模式的是“一个模式与两个支撑”。“一个模式”即通过整合资源并利用电子商务技术，简化物资采购过程，减少人为因素影响，使采购变得透明、高效、公平、专业。绿城商城和体验馆则是支撑起该模式的两翼。绿城商城提供建材信息查询、产品下单及供应链管理等服务，提供一个充分比较和选样平台；体验馆提供各品牌产品集中展示、工艺工法解析、工程选样、实体及3D虚拟的精装样板间体验等服务。据了解，体验馆将提供12个精装修样板房，每平方米造价涵盖800~6000元。未来将建成4个体验馆，分布全国东南西北，方便工程选样。目前，绿城商城和体验馆已营业，与绿城电商签署战略合作协议的厂家达130多家，涉及29大品类，预计到2012年年底将达到170到180家，签约合同金额达10亿元，预计到2014年达100亿元。二、万达电商主打“大会员”王牌。万达集团谋划一年之久，其电商代表作“万汇网”终于在2013年在武汉菱角湖万达广场、大连高新万达广场、郑州二七万达广场、郑州中原万达广场、福州仓山万达广场和福州金融街万达广场这6个广场进行实施。据了解，明年，这一范围将延展至全国所有的万达广场。目前，万汇网提供的服务包括商家资讯、广场活动、商品导购、优惠折扣等。王健林解释说，万达的电子商务平台绝对不会是淘宝，也不会是京东，而是完全

房地产行业大数据分析的作用

https://www.360docs.net/doc/b417717405.html, 房地产行业大数据分析的作用在房地产行业，有一个明显的迹象表明，数据分析正在发挥更多的作用。例如，房地产企业通过使用数据挖掘技术，从不同的阶层了解人们的住房需求，并做出改变以适应不同的住房需求。交易价格、上市价格、数量和其他关键指标都可以帮助咨询师给出相对准确的估计价格。然而，这并不是房地产行业现在已经达到的终点。作为房地产行业的一名见多识广的内部人，你必须从市场中获取更多有价值的信息，以发掘销售线索，拓展业务。因此，您应该清楚您的目标是什么，为什么要使用这些数据。

https://www.360docs.net/doc/b417717405.html, 一、房地产大数据可以帮助你更好的了解客户住房需求这些数据虽然不可能满足客户所有的住房需求，但我们可以在大多数客户中找到一些共性。为了更好地了解客户的需求，我们需要通过培训历史客户记录数据或统计数据挖掘客户的行为。数据采集可以通过不同的方式。对于一些企业来说，他们更喜欢在社交媒体平台上爬取，这些平台可以显示出用户的习惯、行为、偏好和情感数据，他们可以通

https://www.360docs.net/doc/b417717405.html, 过使用自动网络爬虫工具，比如八爪鱼，来轻松提取数据，可以从大多数网站收集数据。我们还可以使用分类或聚类算法来对客户的需求分类。例如，工作的性质、习惯和生活条件，甚至购买和浏览历史记录都可以被列为值得挖掘的数据，我们可以使用基于云的技术来过滤、计算和优化客户群体，包括高质量的客户、潜在的客户、根据他们的特点，从不同的维度来给客户推广。二、房地产大数据有助于精确行业市场定位企业想进入或开拓某一区域房地产行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了房地产行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。

房地产行业宏观环境分析

1.广州市房地产业的宏观环境分析 1.1政治环境十二届全国人大二次会议李克强总理工作报告中多处涉及房地产行业的内容，2014年中央调控方向基本告别“一刀切”，更注重增加供应和差异化调控。住房保障方面，提高大城市保障房比例具有新意，而更大规模加快棚改和城中村改造，对房企的未来城市布局和市场选择有指引意义。（1）关于房地产“双向调控”政策针对不同城市情况分类调控，增加中小套型商品房和共有产权住房供应，抑制投机投资性需求，促进房地产市场持续健康发展。“双向调控”，是指在中央房地产调控长效机制“过渡期”内，实施“托底盖帽”的双向调控方针。其中以政府提供最基本住房保障为“托底”，以抑制因过度投机导致的房价过快上涨是“盖帽”。“双向调控”思路主要有三点：首先，2014年调控政策仍将呈现“差别化”的特征，热点城市抑制投资投机需求，非热点城市政策调控相对会定向宽松；其次是强调保障房工作，“双轨制”解决城镇化后顾之忧；此外在长效性调控机制尚未出台之前，以限购为主的行政化手段与经济手段、市场手段会并存，但是，经济手段、市场手段会逐渐突出。房地产调控是必要的，以限购为主的调控目的是让中国楼市更加理性更加健康，但决不能把中国楼市未来发展的希望只寄托于调控，而更需要中央和地方做好长期房地产导向型规划、更加精准的微观调整以及越来越开放的市场机制。2013年，房地产政策的核心是宏观稳、

微观活，全国整体调控基调贯彻全年始终，不同区域政策导向出现分化。2013下半年，新一届政府着力建立健全长效机制、维持宏观政策稳定，党的十八届三中全会将政府工作重心明确为全面深化改革；不动产登记、保障房建设等长效机制工作继续推进，而限购、限贷等调控政策更多交由地方政府决策。（2）关于保障房建设去年新开工保障性安居工程660万套，基本建成540万套。今年将加大保障性安居工程建设力度，2014年中央预算内投资拟增加到4576亿元，重点投向保障性安居工程等领域，拟新开工700万套以上，其中各类棚户区470万套以上，加强配套设施建设。提高大城市保障房比例，推进公租房和廉租房并轨运行。要创新政策性住房投融资机制和工具，采取市场化运作方式，为保障房建设提供长期稳定、成本适当的资金支持。各级政府要增加财政投入，提高建设质量，保证公平分配，完善准入退出机制，年内基本建成保障房480万套，让

未来十年的房地产行业发展趋势(精)

买房还是卖房未来十年的房地产行业发展趋势讲师:李豪课程介绍:随着2015-2016年初房地产新政策的出台,各房地产企业和房地产项目公司面临着新的机遇下挑战。中国房地产下一步在哪里?限购、限贷、限价等政策1线城市是否取消还是仍旧,目前是机遇还是危机,住宅市场是否好做还是商业市场有机会,这些问题都困扰着每一位中国房地产业人士。本课就新政策之后房地产行业的发展趋势,从国家政策、经济、国策、产业等多方面展开分析和阐述,对以上问题一一解答。课程对象: 房地产企业董事长、总经理、总裁、中高层管理人员。课程时间:1天/7小时课程大纲: 1解读2015-2016年的房地产新政策的解读 1.1宏观和微观正确解读房地产新政策 1.2解读中国经济格局与中国未来在世界经济中地位 1.3中国房地产市场需求现状 1.4解读土地、税收新政策 1.5解读经济环境、金融环境与投资环境 2影响中国房地产行业发展因素

2.1二胎化政策与人口红利 2.2营改增对房地产行业的影响 2.3城市化 2.4中国产业格局 2.5投资需求与投资环境 3上海房地产市场现状分析与预测 3.1上海等一线城市房价上涨支撑与因素 3.2“美国房地产模式”与“香港模式”和中国房地产发展阶段3.3上海房地产市场趋势与预测 4中国房地产市场格局发展趋势 4.1一、二线城市的趋势 4.2三、四线城市的挑战 4.3住宅市场趋势 4.4商业地产与互联网商业的明天 4.5国进还是民进 4.6“大鱼吃小鱼”还是“快鱼吃慢鱼” 4.7高周转还是高利润 4.8资产与现金流并举 5房地产项目类别发展趋势

5.1住宅项目 5.1.1刚需是否有那么多? 5.1.2改善性是否仍是主流? 5.1.3投资型是否有市场? 5.2商业地产 5.2.1商业结合体的下沉5.2.2写字楼的创新 5.2.3养老地产春天 5.2.4文化产业园的兴起5.2.5旅游地产的整合

大数据在房地产开发管理中的应用

龙源期刊网 https://www.360docs.net/doc/b417717405.html, 大数据在房地产开发管理中的应用作者：邹江来源：《企业科技与发展》2018年第06期【摘要】房地产开发在立项、规划、建设、销售的过程中会积累大量的数据，发掘这些数据背后蕴含的巨大价值，将成为未来房地产企业提高竞争力的有效途径。文章主要从4个方面剖析了大数据在房地产企业中的应用，在当下房地产正逐渐从增量市场转向存量市场的情况下，有利于房地产企业合理投资，持续发展。【关键词】房地产；大数据；应用【中图分类号】F299.23 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）06-0297-02 0 引言当今社会，大数据成为人们广泛关注的焦点。而云计算和物联网的发展，更是加快了大数据时代的来临。大数据开始渗透到各行各业。房地产行业是国民经济的重要产业，充分挖掘数据的潜在价值是很有必要的。 1 大数据在房地产行业的应用房地产市场总体上仍在稳步上升，但空置房屋量上升和“鬼城”现象的出现严重偏离了开发商的预期。但房地产经过多年的发展，已经积累大量的数据，如地理位置、经济发展状况、城市规划和政策方向、在建投资、土地市场竞争等。企业可以利用这些数据做出供给分析，预测未来的需求，做出明智的决策。然而，大数据运用不是单纯地对数据进行统计或计算，其关键目的在于发掘数据中蕴含的潜在价值。所以，相对于房地产行业而言，企业有效应用大数据制定目标达到良好经营，最大限度地发挥大数据应用在房地产行业的潜在价值，显得尤为重要。 1.1 大数据应用于精确市场定位前期对市场的成功定位，有助于企业品牌的快速成长，而企业进行品牌定位的首要基础，需要进行大量数据的收集整理，并对这些数据做出准确有效的市场分析和调研。企业抢占先机，赢得市场，需要制定基于大数据的战略计划，进一步挖掘信息数据的广度和深度。从海量的数据中剖析预判房地产当前未来走向、市场特点、供需关系和同行企业经营状况等诸多因素。在对信息数据做出专业、综合、系统地收集、管理、分析的前提下，给出最优的决策计划，确保企业品牌市场定位精准，独具特色，良好展现企业品牌形象，使该品牌的市场定位在行业内乃至消费者当中深入人心。一个企业计划进入或开拓某一地区房地产市场，首先要进行城市进入性研究或项目评估可行性研究，了解该区域规划发展、产业结构、区域经济、区域市场、土地供应、市场供需、人

房地产市场发展历程

中国房地产市场发展历程回顾发布时间：2009-01-08文章来源：投稿文章作者：Ranbo 一、中国地产发展30年回顾从1978年的土地相关法规的调整算起，中国的房地产业已经伴随着改革开放经历了30年的风雨历程，但是，即便如此，国内的房地产市场仍不是一个完全竞争的市场，而是一个以政策为主导的政府市场。 2003年以来，随着中国与世界经济的联系越来越紧密，国内房地产市场的发展也逐渐处在一个更为广阔的政治、经济、人文环境之中，中央与各地政府、企业与金融机构，以及各级市场在不断博弈中发展和成熟。 1、房地产发展的四个阶段 1978～1991年的理论突破与起步阶段土地法、规划法的制定与实施，为房地产的发展提供了法律依据；深圳（罗湖区）房地产开发经验的示范作用，开始逐渐向全国推广。 1991～1995年非理性炒作与调整阶段以邓小平南巡为标志，中国南方掀起了房地产开发的高潮，其中炒作最为严重的包括海南、大亚湾、北海等地，而随后急速的“硬着陆”，使这些地区的房地产市场随后经历了一个漫长的低迷期。 1995～2003年相对稳定的协调发展阶段整体说来，这一阶段是中国房地产市场发展得最好得一个时期，整体表现稳健，市场价格与销售量平稳增长，各地市场全面稳步地成长，中国得房地产业进入一个稳步上升的通道。 1995年，在经历了之前的炒作与调控之后，国内的房地产市场处在一个萎缩的状态。随着中国的福利分房制度改革的深入，政府需要全面启动商品房市场以完成分房制度的转化。处在改革前沿的深圳市，随即推出一系列的措施，以刺激房地产行业的发展，其中最为主要的就是蓝印户口制度，之后这一政策在上海、大连等地得到推广。 2000年初，中国的福利分房制度终止，货币化分房方案全面启动，住房制度改革继续深化并稳步发展，这同时也直接刺激了商品房市场的发展。 2003～2007年，调控、反调控与总体反思阶段 2003年中后期，国内部分地区的房地产市场开始出现过热的现象，政府为了稳定市场发展，开始进行全面的宏观调控，而2005～2006年则是政策出台最为密集的阶段。在这一时期，政府先后出台了10多项政策措施，从土地、信贷、经济适用房、房价、产品结构，以及外资管理等多方面，来全面反思国内的房地产行业发展。由于中央与地方政府之间存在较大的利益冲突，因此，当诸多的政策落到实处之后，常常不是被夸大，就是被缩小。 2006～2007年，热钱、炒作、人民币升值等因素的影响下，国内房价开始出现爆发式的增长，政府随即开始不断紧缩信贷，以期为“高热”的楼市降温。 2007年～2010年，房地产行业全面调整的阶段 2007年第四季度开始，信贷紧缩政策的影响逐渐显露，不断升温的房价开始快速回落，伴随这一回落的还有商品房的成交量。 2008年，国际经济环境的全面衰退迹象逐渐明显，国内经济也受到较大的影响，在持续紧缩的信贷政策下，房地产行业发展减速明显，行业内调整的深度与广度加大，资源整合的力度加强，整个行业伴随经济调整进入新一轮的全面调整期。从近期的经济与行业发展情况看，这一调整的过程还将持续一段时间，最快会在2009

房地产行业未来发展前景

房地产行业未来发展前景中国是一个新兴的发展中国家,正处于百废待兴,万象更新的时期。我们的发展速度和发展潜力,在世界上很难再找到这样的国家了,因此,当遇到一些小问题的时候就大惊小怪,这本身就意味着我们的不成熟,不成熟就意味着发展的空间。中国经济尽管出现了了一些可能产生危机的因素,但是根源不是在于我们的发展前景,而是在于整个世界经济的发展问题,我们的经济体系存在需要强化的问题.这些问题也是我们改革开放以来,第一次因为国际因素与国内因素相结合造成的危机,而这一点更说明了我们的机遇。房地产行业的发展不是简单的行业发展问题,他是中国总的经济体中的一个部分,他是经济发展到一定程度后,百姓生活购买积累到一定程度后的必然高速发展的行业,就如:80年代的电风扇,90年代的电视机,2000初的电脑一样,房地产行业,当处于百姓满足了吃饱、穿好、走了以后的必然,就是住好,光住好这两个字,对于有13亿人口的国家,已经就很沉重了,更何况我们还仅仅发展了几年时间。在以上的基础上,住宅地产、商业地产以及工业地产作为房地产行业重要的分支行业,哪个更具有活力哪? 我们在讨论这个问题时,必要说明的是:中国是一个发展极为不平衡的国家,区域之间经济水平、文化观念以及消费习惯也极不相同,因此,在中国北京的房地产发展不能与西藏拉萨的房地产相类比。我们房地产发展之间的差级,可能相差30年的水平,甚至更长远.即有的地方已经可以与中等发展水平的国家媲美,有的地方可能只相当于5、60年代前的一般国家的水平。这种差异性,对于判断房地产的发展也会起到关键作用。不过,不管怎样,我们的主流区域的发展呈现出了以下特点。 1、住宅行业,已经不是简单的初级阶段的竞争了,已经开始向品牌化、资本化、产业化、专业化的时期发展了,这时的竞争已经开始向思维简单者说:“不”了!但是,只要中国经济依旧持续快速发展,住宅行业的发展依旧。

大数据考试题含答案知识讲解

1 多选传统大数据质量清洗的特点有： A. 确定性 B. 强类型性 C. 协调式的 D. 非确定性 2 多选以下选项中属于数据的作用的是（）。 A. 沟通 B. 验证假设 C. 建立信心 D. 欣赏 3 多选数据建立信心的作用需具备的条件包括（）。 A. 可靠数据源 B. 多方的数据源 C. 合适的数据分析 D. 信得过的第三方单位 4 多选数据只有在与（）的交互中才能发挥作用。 A. 人 B. 物 C. 消费者 D. 企业 5 单选大数据可能带来（），但未必能够带来（）。 A. 精确度；准确度 B. 准确度；精确度 C. 精确度；多样性 D. 多样性；准确度 6 多选大数据的定义是： A. 指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合 B. 任何超过了一台计算机处理能力的数据量 C. 技术 D. 商业 7 多选大数据五大类应用方向是： A. 查询 B. 触达 C. 统计 D. 预警 E. 预测 8 多选以下哪些指标是衡量大数据应用成功的标准？ A. 成本更低 B. 质量更高 C. 速度更快 D. 风险更低 9 多选大数据有哪些价值？ A. 用户身份识别

B. 描述价值 C. 实时价值 D. 预测价值 E. 生产数据的价值 10 多选大数据的预测价值体现在： A. 预测用户的偏好、流失 B. 预测热卖品及交易额 C. 预测经营趋势 D. 评价 11 单选什么是大数据使用的最可靠方法？ A. 大数据源 B. 样本数据源 C. 规模大 D. 大数据与样本数据结合 12 多选大数据是描述（）所发生的行为。 A. 未来 B. 现在 C. 过去 D. 实时 13 多选传统研究中数据采集的方法包括： A. 网络监测 B. 电话访谈 C. 对面访谈 D. 线上互动 14 单选大数据整合要保证各个数据源之间的（）。 A. 一致性、协调性 B. 差异性、协调性 C. 一致性、差异性 D. 一致性、相容性 15 单选分类变量使用（）建立预测模型。 A. 决策树 B. 分类树 C. 离散树 D. 回归树 16 多选（）是大数据应用的步骤。 A. 数据输入 B. 建模分析 C. 使用决策支持工具输出结果 D. 验证假设 17 多选避免“数据孤岛”的方法包括： A. 关键匹配变量 B. 数据融合 C. 数据输入 D. 利用样本框

(完整版)大数据时代对统计学的影响分析

大数据时代对统计学的影响分析大数据和统计学两者在本质上是相互联系、相互促进，没有数据也不可能完成统计，所以二者缺一不可。在大数据时代，统计学必须与时俱进，跟上时代发展的脚步，勇敢地接受大数据带来的的挑战和变革，才会走得更长远。而大数据也要珍惜统计学，两者是无法离开的，只有在共同学习进步下，才能够实现双赢，成为主宰。关键词：大数据时代；统计学；影响分析引言对于大数据(Big data)，可以理解为新模式中具备决策性、洞察力、发现力的一门技术。它主要概括数据的自然增长力和多样化的信息资产。统计学是大数据里面的一门重要的学科。因为它和大数据有着千丝万缕的关系，所以它被人们广泛使用和学习。它是通过整理分析得出来的科学的数据。具有精准性、客观性即概括性。完成统计学的方法有很多种，如调查法、立案法、实验法等主要广泛应用于社会、科学等方面。一、大数据和统计学的关系 (一)两者的关系在当今信息时代，用数字代表的信息越来越多，科技迅速发展，互联网时代高速运转，在许多公司用来统计数据的时候，都用的电子表格，进行整理分析。在把它们汇总起来，就成了统计。数据是统计的本质，统计是数据的概括及意义。数据就像零零碎碎的字母，统计就是英语单词，通过整理分析，把字母拼成一个具有意义的单词，这就是数据和统计的意义。只有相互依存，你中有我我中有你。（二）大数据和统计学的区别信息功能不同。大数据的意义是某种事物的代表，有些东西要是用它原本的名称代替可能不太放便，这样一个简便的代号即简便又容易记忆。在工作中，工作人员根据超市销售的数据进行整理分析，在汇总起来就是统计，最终他们看得都是统计整理得出的数，分析的也是统计后的数据。因此，统计学是用样本单位来分析和推断数据总体的特征。由数据控制，我们只能根据获得的数据来推断总体数量。在信息时代，越来越多的东西可以用数据表示，几乎全部的信息资料都