安博电竞·【同策观察】 数读城市：数据赋能下的地产研究方

　　房地产开发总是离不开“地”与 “人”，如今调控已成为地产行业的常态，疫情带来的全球经济市场不确定性更是新挑战，想要穿越市场周期活下去，房企面临着精细化运营的现实需求。正因如此，寻求大数据等技术工具为决策提供更准确的数据支持，是下半场的大势所趋。

　　在上一篇文章中，我们从方层面对三四线城市的进入研究进行了阐述（详见）。其中，作为衡量城市地产价值的基石，我们提出了要从经济增速、人口吸附力、消费力水平及规划利好这四个角度对城市基底进行分析观察。

　　在此方的基础上，同策咨询在技术手段层面叠加了城市配套与人群的动态数据，以POI和手机信令为基础的城市底层数据同时具备客观、动态、直接这三大优势，无疑为城市群的地产价值分析提供了助力。

　　以上海为例，我们将日夜间人口、职住比、交通设施距离、服务能力核密度、商业资源、学校核密度等300余个城市资源参数字段化，再与20余项楼盘字典参数（产品房龄，户型，装修，楼层，发展商……）等进行交叉测算，建立城市价值与房地产价值的评估模型，并在不断的训练和校验集的过程中进行验证调整，最终将模型的预测准确率稳定在90%，进而编译成为城市评估参数。

　　再把上海划分成10多万个250米*250米的栅格，经过模型内的复杂运算，我们就可以预测每一个栅格的房屋价值，从而呈现出与城市资源相结合的房地产价值地图：

　　▲ 上海市房地产价值地图，色块越红所代表的房产价值越高。（来源：同策地产智库，2019年2月制图）

　　除了可以应用于城市价值解读，大数据也可以应用于地产市场分析（市场动态监测、土地可研等），住宅、商业、租赁、产业等多物业类型项目定位，甚至是营销手段的优化，可视化数据展示与度分析方法的结合，得以让市场分析的结论更加精准。

　　除了适用于对城市及房地产市场的分析观察，由于具有大量、多样、快速及价值密度低等特点，大数据也尤其适用于对于人群流动与群体特征的分析，不仅有助于地产客研团队在前期对当地客群做出粗略预判，也可以用于寻找潜在客户来源。

　　以金桥为例，作为传统人群聚集区，金桥是浦东兼备居住与产业功能的板块，然而金桥的一手房却早已“断供”多年。在长期“干涸”的市场中开发运营项目，无竞品就意味着缺少客户来源和适销产品的参考。

　　▲ 金桥区域职住人群分布热力图，蓝色为就业时段人群密集区，红色为居住时段人群密集区。（数据基于人群智能手机使用者手机使用时所携带的位置信息，按照位置聚类，计算各个地区内聚类的人群密度和人流速度，计算结果用不同的颜色和亮度反应人流量的空间差异）

　　从这张金桥区域职住热力图中不难看出，金桥的工作与居住人群重合度低，因此，除了关注金桥本地的工作与居住人群，还可以从外部寻找潜在机会客群。

　　在10分钟的通勤时间范围内，有26.25%的人住在曹路镇，16.12%的人住在金桥的高行镇，15.44%的人住在金桥镇，其次便是高东镇、兴路街道和唐镇。

　　当范围扩大到30分钟通勤区后，曹路镇的居住人口占比就提升到了27.42%，高行镇和金桥镇的占比则分别下降至10.44%和13.37%，唐镇、高东镇和浦兴路街道的占比也大幅上升。

　　此时，通勤人群的居住地虽然仍以金桥本区为主，但人群向唐镇、曹路、外高桥保税区等区域外溢的趋势就逐渐明显了。

　　从10分钟通勤热力图中我们可以看出，住在金桥的人群工作地以金桥本区为主，其他地区较为分散，主要集中在浦东区，分布在陆家嘴、外高桥保税区、张江产业园等地。

　　虽然工作地在金桥本区的集中度仍然很高，但陆家嘴和张江片区的集中度有了明显提升，延伸至浦西区也有离散分布。

　　就像淘宝每年都会出的“年度盘点”，就是通过大数据来分析你买过什么东西，使用频率，下单时间段等要素，来描绘出你的“购物人格”。

　　通过对指定范围内人群的手机数据进行采集，可以获得软件下载数量、软件属性、点击频率、使用时长等信息，在采集全样本的数据点后，通过计算机数据运算法则，就可以导出可读的数据标签画像，包含人口属性、用户兴趣、渠道偏好、教育偏好、运动偏好等标签形象。

　　将人群手机中与教育培训、考试学习、母婴早教类的数据进行分析后，不难发现三区人群都很注重自身发展和子女教育的资源投入，其中尤以子女教育为关注重点。

　　在娱乐休闲类软件的使用情况上来看，三区的人群对于音乐、运动、 影视、摄影类软件的下载量及使用频率都很高，尤其是影视电影，最受三区人群的喜爱。

　　生活在陆家嘴地区的人对影视、摄影和音乐的需求很均衡，体育运动的偏好也比其他区域的客户更突出；

　　陆家嘴区域人群的媒体渠道中，社交、资讯及工作相关的应用较多，对金融资讯的需求也比其他区域要大；

　　张江和金桥区域则更偏重社交和生活性应用，有趣的是，在长期断供的金桥片区，人们对房产的关注度要远远高于陆家嘴、张江和唐镇人群。

　　传统的城市与客户研究，主要是通过使用各项宏观指标、市场供销数据、区域随机抽访等方式进行。在愈发激烈的市场竞争环境。

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