中国指数研究院 CREIS中指数据

葛海峰:大数据预见地产未来—CREIS中指·城市地图2.0发布

2017年12月20日15:48 来源:房天下产业网
[提要] 通过我们更多维度的数据,我们有海量的数据,除了房地产数据以外,结合了现在更多维度的互联网数据,包括交通、人口的数据等等,在算法集成当中增加了统计的一些算法,以及机器学习的算法,为房地产开发企业提供自助分析模块,比如他可以做AI报告,可以自主建模,完成一些可持续化的相关配置。
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房天下产业网讯:2017年12月20日,中国指数研究院在北京金隅喜来登酒店举办“2017第十四届中国数字地产节”。大会基于大数据视角,全面总结了2017年中国房地产市场形势,预判2018年走势,阐释并探讨了大数据为房地产行业带来的创新驱动与巨大价值。会上莫天全、黄瑜、郑宇等多位嘉宾发表主题演讲,全国多家房企代表及媒体精英参会。

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中国指数研究院副总裁、房天下控股大数据中心总经理

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葛海峰:非常高兴有这个机会跟大家做一些交流,特别是我们最近几个月在做的一些事情。应该说我们城市地图现在运用到国内顶尖房地产开发企业当中,城市地图已经和中海保利军科系统进行了相应的对接,他们很多决策流程已经开始通过我们城市地图去完成,经过几个月的迭代,我们今天发布城市地图的2.0,希望更多从应用场景上为房地产行业解决相应的问题。

首先,城市地图定位为一站式大数据工作平台。

通过我们更多维度的数据,我们有海量的数据,除了房地产数据以外,结合了现在更多维度的互联网数据,包括交通、人口的数据等等,在算法集成当中增加了统计的一些算法,以及机器学习的算法,为房地产开发企业提供自助分析模块,比如他可以做AI报告,可以自主建模,完成一些可持续化的相关配置。我们为房地产企业提供非常好的算法平台,主要为房地产企业解决应用场景的问题。比如在投资决策、营销决策、物管服务、市场监测等等方面。今天我想重点介绍投资决策方面的利用场景。简单介绍一下营销决策和物业服务的场景,希望给大家做一些互动。

首先,建一个大数据平台需要一个非常好的强大的数据基础。中指过去20年的数据积累,积累了非常丰富的房地产数据资源,包括土地、楼盘、住宅、商业、办公等等跟房地产相关的统计性数据。随着行业的发展,决策房地产不仅仅依靠这些统计数据,我们要打破原有数据的分析方式,我们引入了更多维度的数据,比如规划、百度地图、高德地图的QI数据,引入了大众点评、京东的数据,跟房地产相关的航空、高铁等等相应数据,丰富我们的数据基础,在数据基础上构建我们的大数据平台。

介绍几个新的数据维度的使用,因为在活页运营当中,我们现在很热一个词就是高铁的快速发展对房地产的影响是非常深远的,我们不仅仅把所有目前国内的高铁线路在城市地图当中有分布,同时把到2020年、2030年的高铁规划在整个体系当中去做了相应的建设,来帮助我们去分析高铁会对房地产带来的影响。

另外,我们对计算每个城市的高铁公交化指数,这样判断在城市群当中哪些城市会受到核心城市的辐射和影响,它会带来人口的流动、迁徙、产业的转移等等。我们通过运营数据,这是我们跟联通合作的课题,做人口迁徙和流动的分布,比如在北京工作的人,在城市圈迁徙的情况到底怎样,我们可以通过人口的数据来做相应的分析。这个表应该可以看得出来,排在最前面的是廊坊三河,通过所有的手机数据来做的城市群当中人口迁徙数据呈现。

我们也获取了遥感影像数据,每个城市大概有超过4000万的数据点,来组成灯光影像的数据,过去20年整个京津冀地区的发展是在明显往东偏移,包括北京作为核心城市,与天津的关系以及北京到2015年的时候,北京和天津之间已经快连成一条线了,我们看到城市发展的变化是怎样的,也意味着人口的变化是怎样的。通过新维度的数据以及老数据的结合,我们能在更多的应用场景为行业提供决策性的支持。

这是我们最新做的关于城市地图的市场监测的大图,对全国房地产市场做了相应的监测,包括从土地市场、企业的销售数据、新房成交、二手房的价格等等做了监控。这是全国的,那边是城市的,在城市当中人口的变化、土地的推出、房地产的价格水平、房价的等高线,以及交通等相关要素,可以通过监控来对全国以及城市做市场的监控。

前面讲的这些总体介绍了城市地图,但是最重要的是城市地图要在开发企业的决策流程和应用场景上帮助企业提供相应的决策服务。我们从几个应用场景给大家介绍,也是揭开城市地图2.0神秘的面纱。

对一个房地产开发企业来讲,我们的投资决策也是层层深入的,从城市选择到区域选择,再到对一个地块的深入投资立项和判断,有这样的一个过程,也是我们投资部门最常做的相应的事情。

我们理解城市选择其实现在越来越多的是城市圈当中的城市判断,因为城市群越来越使得城市一体化的发展,核心城市和受辐射城市之间的关系变得越来越重要,受辐射城市的市场容量等等,都成为我们判断是否进入这个城市的关键内容。整个城市群的研究体系,包括城市当中城市的研究体系已经融入到后面要讲的城市地图2.0系统当中去了。

这是城市地图2.0已经上线的登录界面,我们从系统来看我们是怎么样做城市选择到板块选择到投资立项的整个过程。这是我们进入城市地图以后可以看到的全国的城市地图,我们可以把研究结果通过可视化的形成在整个城市地图上呈现出来。这是中国指数研究院每年都会完成的城市投资吸引力的研究,我们对所有地级以上的城市做了投资发展潜力判断,把有潜力的城市在这个地图上进行相应的标注,基于地图的可视化,我们可以把更多维度的数据在可视化的平台上进行展现,同时也可以把房地产企业自身的数据放在我们的城市地图当中去,这是我们做的所有地级以上城市关于房价的数据呈现,每个城市的数据呈现都可以通过城市地图做展示。

数据维度很多,我们也可以做一些人口迁移,通过人流的变化,我们可以看到一些高铁车站的变化、航线的变化等等,来做关于人口迁徙中的一些相应分析。

高铁线路我们附在地图当中,这个可以持续放大,一直放大到城市级别当中,看到高铁的分布。这是全国的数据展示,最重要我们要能从城市进入到城市群做城市群相应的判断。我们可以通过整个城市地图直接切换到城市群相关的界面,我们现在做了五大城市群,把这五大城市群附在城市地图中,点击城市群,先进来可以看到城市群当中的价格分布情况,右侧的统计区域可以看到城市群对比的分析、市场、人口、交通等等相应的分析。我们可以在右侧选择你关心的指标做不同的数据呈现。比如我们也可以去了解关于城市群当中产业的分布情况,在城市地图里面你可以看在这个城市群当中,不同城市的产业分布情况到底是怎样的,它的产业有什么样相应的特征,这是整个城市群的概括。城市群当中有核心城市,比如京津冀地区北京是核心城市,周边是受辐射城市,核心城市有核心城市的,这是高铁规划,前面的我们已经看到了,2020年到2030年的高铁详细规划可以在城市地图中展示。

北京是核心城市,居住在北京的这些人工作地在核心城市,他的居住地在受辐射城市的一些人流情况到底是怎样的,按照数据推算,现在廊坊大概有13万人,是在廊坊居住、在北京工作的相应人群。我们也可以看居住在北京,去往周边城市工作的人群到底是怎样的。同时,我们也可以看到受辐射城市的数据情况,这个展现的是作为天津受辐射城市来讲,它在京津冀地区当中各个城市的关系,交通通行时长到底有多长。我们通过城市群各个指标的分析,我们能够判断在这个城市当中,哪些城市受核心城市的辐射更大,哪些城市受核心城市的辐射较小,做一个相应的判断。对城市群分析以后,我们需要深入到城市当中做板块价值的分析。

当在城市当中做板块价值,我们最后要得到一个板块的城市地图,比如我们进入北京,我们要知道在北京当中哪些区域是值得投资的,哪些区域有机会进入,哪些是暂时不需要关注或者谨慎关注的板块。这里面中指基于我们的大数据维度建立了一套体系,从板块的现状价值研究的维度和板块的机会研究维度,形成我们的研究模型,最后得到板块的拓展地图,我们是怎么对接企业的需求呢?现在中海也好、保利也好,企业有自己的逻辑,只要在我们的SaaS平台上自己去选择指标和权重就可以完成。

我们从城市群可以下沉到单城市的板块,这是我们所做的北京市板块研究,我们可以同时做出现状价值,使其更具备相应的投资价值,这是中指逻辑。我们的企业可以根据自己的诉求,中指有一个评价模型,可能用到30个指标或者40个指标,每个企业有自己的选择和他自己的诉求,比如特别看中轨道交通,或者特别看中学校,比如小学的权重我认为是特别高的权重,这时候可以在SaaS平台上完成指标的选择和权重的设置,形成企业自身的评价模型。这个评价模型也可以根据企业对于各个城市的判断,每个城市做相应的调整,结果可以直接运用,把自己的模型保存下来,形成自己对于板块价值的判断,形成自己的分析结果。

这个板块价值判断的分析结果,一方面是我们知道在这个城市当中,哪些区域板块是具有价值的,那个城市的发展方向是怎样的,同时可以把板块价值的研究成果运用到你对单个地块的评价,因为我们具体最后要落到如何去拿地,我们要对整个地块做相应的分析,我们的城市地图平台可以提供从选取地块到地块的现状分析、未来预判以及地块评价,可以自动完成一份可研报告的流程,去帮助房地产企业做投资决策的相应判断。

我们在这个板块当中,可以进一步下沉,看这个板块当中的地块情况,我们选取一个地块做地块的分析判断,可以调出这个地块的快速资源评价,会给它做一个打分,这个打分可以做单地块的评价,也可以做两地块之间的比较,同时有快速的地块资源的SOWT分析。针对这个地块,房地产企业要做它的判断,还要做更多维度的分析,我们可以通过模型来对地块做出相应的判断,比如说我们需要了解这个地块在城市当中的区位,这个里面所有的都是做了多要素的叠加,我们在单地块分析当中,在这张图上我们既可以看到北京市目前轨道交通的分布情况,我们还可以看到在建的轨道交通情况,这个地块旁边就是新机场的快轨,以及在这个城市当中,其他的一些核心要素的分布,这是从区位图做分析。这个地块周边最近一年供应了哪些土地,土地的分布情况是怎样的,土地的价格是怎样的,都由谁拿了这些地块,可以在城市地图当中快速地调取周边土地的情况。我们还可以做很多,这里面有中指已经做好的模板,比如交通配套、医疗配套、教育配套、景观配套等等这些相应的内容,都是可以直接一键完成生成相应图。

我们也做了很多有意思的分析内容,我们把整个城市的价格做成房价等高线,和地图做很好的结合,来判断地块在这个城市当中属于什么层级价位水平的区域,他离核心区域的距离和核心房价的距离到底有多,可以通过房价等高线图很好地展现出来。

当然最重要的是关于控规,我们已经把规划图和整个地图进行了非常好的结合,截取了图片形式的规划图,相关的要素和地块进行了非常好的结合,把地区的详规做在城市地图当中,可以随时调取,比如这个地块周边有区域详规可以调查住宅用地还有多少供应,商业用地工业用地还有多少供应等等,这些都可以做。同时,可以看总规图,整个北京市,这是到2026年的北京市规划,它的核心区、中心城区、周边潜力区域等等,这是从规划图上、总规图和地图的结合,我们可以通过这种方式对这个地块的现状到周边配套以及整个规划等等,去做相应的分析。这些模型的分析,一方面是由中指自己去完成。另外,开发商可以完成自己的模板,之后快速生成AI报告,自动化的可研报告可以解决掉平时可研人员50—60%的工作量,可以把这个报告下载成PPT的格式,在此基础上增加自己测算的数据,就可以完成可研报告。

前面介绍的是在投资决策从全国到城市群到城市内部的板块、到地块的分析,利用城市地图去做相应的决策判断。

时间有限,我把我们在营销决策的应用场景和物管应用场景给大家做一个简单介绍。

2.0系统当中对于营销决策的应用场景,关注点落在人的身上,我们的营销注重的是人的情况,人来自于两个部分,一个是通过手机数据做的大的人口密度、人口人数以及职住比分布判断,对整个城市当中所有的各个板块职住比分析,可以快速了解城市当中比如CBD的职住比的情况是怎样的,以及迁徙情况是怎样的。

另外对于人特别重要的,一会儿李总还会做详细的介绍。我们基于APP无的撞击量以及每天超过600万独立访客,留下的购房群体的数据,去做购房群体的分析,判断购买者关注的区域都在什么位的位置,关注的总价、单价是怎样的,他的居住地在哪儿、工作地在哪儿,我相信这也是房地产营销部门特别关注的相应内容。

再往下深入可以做单个楼房潜客的分析,了解潜客居住的板块,或者说工作的板块,以及他有什么样的偏好,他的购房群体的偏好等等这些相应的内容。

同时,在城市地图当中,我们会对房地产开发企业的竞品做整个竞品全生命周期的市场监控,从土地入市到产品定位到项目蓄客、新房交易,到二手房供求,能够全流程监控竞品的过程。我相信这也是营销部门非常关注的相应的点。

营销决策还有很多,我们后面还会有更多的模块,我再介绍一下物业服务方面的应用场景。

中指在过去这么多年内,对物业方面也做了非常多的试点,中指一直在做满意度的服务,我们现在服务了大型的房地产开发企业的顾客满意度都是中指做的相应的调研,我们今年把满意度调研和城市地图进行了结合,更好地向管理层去呈现整个集团的满意度服务。我们可以通过城市地图来了解这个集团所有的各个城市物业满意度服务情况到底是怎样的,去评判这个企业在中国物业的满意度水平到底怎样,从而来提升自己的物业管理水平。

最重要的一点是我们会把物业的问题在城市地图当中逐层地分析,从集团到区域、到城市、到楼盘、一直到户,有一个层层下降的过程,你可以知道某一户的满意度情况到底是怎样的,可以通过我们的城市地图和我们的满意度服务直接体现出来。

所以,我们今天在三个大的应用场景方面,给大家简单介绍了我们2.0能做的事情,2.0应该说也是可生长的平台,因为我们还有很多的应用场景是可以帮助企业一起做的。我相信在未来我们的城市地图能够很好地跟企业进行结合,为企业提供一个非常好的平台,去完成业务的决策服务,完成市场的监测,完成运营的服务,同时我们又提供了一个非常好的SaaS服务的平台,我们说城市地图要做成一站式的SaaS综合服务平台。

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