使用大数据进行房地产数据分析的好处

由于大数据的兴起，预测分析可以用来衡量从二手车到艺术品的任何东西的价格。 由于影响因素的数量，房地产长期以来一直在努力进行分析预测。 用于衡量房地产价值的一些最常见的数据点是——

• 地点
• 附近的设施
• 可用的公共交通设施
• 房间和浴室的总面积和数量
• 距最近机场的距离
• 租金收益

所有这些只会让您对房地产数据分析有一个有限的了解，因为在当今世界，您需要先缩小视野，然后才能看到完整的画面。 只有这样，您才能考虑到下面列出的复杂细节——

• 即将到来的基础设施项目
• 犯罪率
• 旅游景点和年游客人次
• 爱彼迎房价
• 与高速公路的距离
• 该地区的主要学院或办事处

预测价格以外的相关数据点

我们刚刚向您展示了 12 个数据点，但实际情况是，如果您创建一个 Excel 表格，您可以为列表中的每个房地产拥有 25 到 100 个数据点。 大数据使我们能够使用预测分析和建模技术来解决这个问题。 可以针对 n 个属性在任意数量的数据点上训练模型。 这些可以用来预测新的或即将到来的房地产项目的价值。

这里要注意的一件事是，商业和住宅物业是分开评估的，以获得最佳结果。 房地产估值是预测性房地产分析的主要用途，但还有更多——

观察长期或短期租金收益

商业和住宅物业早先只与长达数年的长期租金相关。 Airbnb 和 WeWork 等公司已经改变了局面。 今天，个人租用热办公桌一天，公司租用会议室几个小时。 个人租了几天的房子甚至单人间，而不是预订酒店房间。 在这个新世界中，您需要在投资房产之前同时考虑短期和长期租金收益。 大数据分析可以帮助您接近您可能实现的实际数字。

计算保险费

考虑到影响因素的数量，计算财产的保险费可能非常困难。 它不再像仅使用犯罪率或附近发生火灾的房屋数量或检查地板是否是木地板那么简单。 在今天评估房产时，即使是可能导致洪水、飓风或森林火灾的气候变化的影响也需要考虑在内。 所有这一切都只能通过大数据分析来处理，并在它们出现时添加越来越多的数据点。

促进发展项目

不仅仅是个人或公司需要通过评估房地产数据来赚钱。 通常，政府和组织还需要研究数据以决定建造什么以及在哪里建造，以便当地社区能够从中受益。 可以这样做以回答以下问题 -

• 应该在城镇的哪个部分建造一所新学校
• 地铁等公共交通系统应通过的点
• 像商场这样的商业物业需要离住宅区多远
• 哪些空地应该改建为公园

如果新的基础设施在没有经过适当研究的情况下出现，可能会出现两种情况——a）基础设施使用不足，导致许多情况下出现腐烂和废弃；b）滥用——例如在儿童很少的社区建造的公园不得用于其预期目的。

加强营销策略

在向投资者或买家推销房产时，您需要为他们提供更广阔的视野，以使用预测性房地产分析数据。 这应该包括没有您手中的数据集就无法发现的点。 您甚至可以分享类似房产的比较研究，以帮助人们了解新房产在市场上的表现。 无论您是建筑商还是经纪人，房地产数据的大数据分析都可以帮助您更好地了解市场和您手中的房产。

发现基础设施市场的趋势

市场不会继续上涨或下跌。 他们经历了向上和向下的经济周期。 由于 2008 年的金融危机，发生了这样一种趋势逆转。 另一个是最近由 Covid-19 大流行引发的。 但这些是更大的趋势。 为了能够通过评估特定区域的属性在微观层面发现趋势，您将需要大量数据和一些数字运算算法的帮助。

了解客户需求

就像政府需要决定哪个区域最适合新的公共基础设施一样，建筑商也需要决定很多事情，比如——

• 在哪里建造
• 包括哪些便利设施
• 建筑物的外观和感觉
• 目标买家或投资者
• 短期和长期发展计划

预测或解码所有这些问题的答案将站在大数据的肩膀上。 您将需要通过与您要建造的房产相似的房产来计算可行性和投资回报。 如果数字不对齐，您将需要返回绘图板进行进一步重新校准。

总结房地产数据分析

今天，房地产决策有大量数据支持。 像麦肯锡公司这样的咨询公司正在发布这样一份关于房地产数据分析领域数据（传统和非传统）价值的报告。 在这种情况下，在诸如战争、疾病和金融市场变化等快速变化的宏观经济条件下，只有那些使用数据的人才能脱颖而出。