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    貴州評估公司淺談房地產評估“大數據”及其運用分析

    發布日期:2019-11-14 作者: 點擊:

    貴州評估公司淺談房地產評估“大數據”及其運用分析

    大數據時代背景下,傳統的房地產評估行業發展思路和戰略格局正發生著大的變化。目前市場上已經有不少公司在利用大數據做云評估,實際上只是利用了數據庫合并互聯網,大數據多是噱頭。本文分析了業內大數據利用的現狀,對未來的發展運用做了展望。


    關鍵字:大數據 數據分析 現狀和發展


    大數據時代背景下,傳統的房地產評估行業發展思路和戰略格局正發生著大的變化。云計算、大數據等為房地產評估行業發展提供了的支持。但大數據不是大量數據的代名詞,現實運用中重要的是對大數據的分析,是通過分析后獲取、有價值的信息。大數據的分析方法是決定信息是否有價值的決定性因素。


    目前市場上了解到的房地產評估行業運用大數據而產生的新業務種類多類似于云評估、自動估價。嚴格意義上來講,它們不是大數據,而只是大量數據的數據庫,因為它們不能產生數據分析,其結果也只能運用于局部市場或者有限的業務類型。

    一、房地產評估行業大數據運用現狀


    1、缺少行業的網絡/數據協議標準,制約行業整體發展


    目前市場上已經有不少公司在利用大數據做云評估,但沒有幾家公司或數據服務商有意愿且有能力定義行業的標準協議并在業內推廣。


    網絡/數據協議標準即網絡或傳遞與管理信息的一些規范。如同人與人之間相互交流是需要遵循的規矩一樣,計算機之間的相互通信需要共同遵守的規則,這些規則就稱為協議標準。


    房地產評估行業推行大數據運用應當重視標準協議的和普適性。目前多家房地產評估機構各行其道,貴州評估公司根據自身的業務特點進行自動估價應用程序的開發設計。從單個公司的發展看,這些萌芽狀態的云估價、自動估價等系統能夠助力公司業務的發展;但長遠來看,這種單個的數據開發對行業的整體推動存在著的局限性。


    2、數據采集主要依靠人工,采集周期長、維護成本較高且信息。


    目前很多房地產評估機構云估價數據的取得主要依靠發布的信息、網絡等媒體公開信息、中介信息以及估價人員現場采集信息等渠道,但是業內人士會有一種通識:無論是哪種渠道取得的數據,由于數據利用的目的不同,終取得的數據、房地產價格信息數據存在著主觀性,所以也使得我們在評估時會采用比較法等方法使估價對象的價值盡量層面的影響而接近客觀價值。綜合來看,數據的采集主要還是依賴人工,采集、調研以及后期的整理分析數據等工作周期長、成本總體較高。


    近幾年,各地發展基礎設施建設、推行城市新,城市發展日新月異??赡苣憬裉觳杉拇罅繑祿?,經過分析整理剛錄入系統,卻因為某個片區要拆遷或者某些地段要修建地鐵、某個地方又拍出個等,造成數據又需要再進行新。所以說,在房價波動較大的階段,如果要保持數據的現勢性,數據采集工作會經常反復。即便如此,采集到的數據經過了調研、整理和分析階段,會花費的時間,也會造成數據。


    3、產品類型單一,目前主流只看到自動估價系統,產品投入不夠系統化。


    目前市場上大多房地產評估機構的大數據應用產品主要功能為自動生成估價報告,而且估價報告的類型也是以評估住宅類的價值居多,偶有商業、辦公物業的數據,而對于工業項目、土地項目見不到蹤影,產品功能單一化。如果從業務延展開來,現在有很多機構不具備房地產評估資質,他們還有資產、咨詢、造價等等,有一條有關聯的業務鏈,但對于基礎數據的利用,這些層面也是有共通之處的,但目前都實現不了。所以說,目前的大數據下的自動估價系統只能解決個貸產品線上的重復勞動,該產品線的工作效率,但對于整個估價機構的發展來講,還是杯水車薪。


    如果我們要實現房地產估價的大數據和自動化,除了盡可能的大量收集基礎數據(價格信息)之外,還應該考慮數據分析。例如對房地產價格的影響因素,針對這些因素的變化對房地產價格的影響程度設計大數據分析方法(即算法)。比如:定性的算法可利用模糊數學、定量的算法可利用神經網絡算法等。簡單的說,模糊數學是研究屬,而又具有模糊性的量的變化規律的一種數學方法。比如可以通過對數據的歸納判斷解決概率問題,實際運用中可以從的數據來判斷某個估價對象在某個因素或多種因素的影響下是漲還是跌;而神經網絡就是分析這些因素的內在聯系,比如它首先摒除其他因素,單獨的這種因素如果發生變化會對估價對象的價格產生多大的影響,如果多種因素合力則產生的價格影響又是多少。


    綜上所述,要實現行業的整個估價體系相關業務類型均完成大數據思路下的自動化工作與管理,還任重而道遠。


    二、房地產評估行業大數據運用發展


    目前市場上已經有不少公司在利用大數據做云評估,貴州評估公司告訴你實際上只是利用了數據庫合并互聯網,大數據多是噱頭。大數據應用于房地產估價領域時,我們可以看到的現在的自動估價、自動生成估價報告等功能,還能夠滿我們的業務鏈條上的產品需求,比如自動分析某地區房地產未來發展趨勢、對某一項目的可行性研究分析、對整體資產的價格研判等等……但這個目標的實現不是哪一個估價機構可以實現的,行業內可以依托行業協會或者是估價聯盟為平臺,引進大數據分析算法設計人才,梳理并分析各個產品線的軟件需求,實現大數據與估價應用的對接。


    首先,將估價行業可涉及的業務產品線模塊化,各個模塊給予定義。比如:業務產品線可以分為房地產價值評估、資產評估、投資顧問等大的產品線模塊,在大模塊下可以按估價對象用途或者按估價目的等設計細化的模塊,為每個細化模塊配備相應的標準數據結構,基礎數據的采集方式及應用點。


    其次,定義行業數據標準協議,并同時選擇有價值、有可行性的業務定義相關的子協議。有了統一的協議標準,業內的數據采集與分析統一,便于估價與大數據融合的拓展與利用;利于產品線的推陳出新,是行業整體發展的加速劑。

    貴州評估公司

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