使用大數據進行房地產數據分析的好處

由於大數據的興起，預測分析可以用來衡量從二手車到藝術品的任何東西的價格。 由於影響因素的數量，房地產長期以來一直在努力進行分析預測。 用於衡量房地產價值的一些最常見的數據點是——

• 地點
• 附近的設施
• 可用的公共交通設施
• 房間和浴室的總面積和數量
• 距最近機場的距離
• 租金收益

所有這些只會讓您對房地產數據分析有一個有限的了解，因為在當今世界，您需要先縮小視野，然後才能看到完整的畫面。 只有這樣，您才能考慮到下面列出的複雜細節——

• 即將到來的基礎設施項目
• 犯罪率
• 旅遊景點和年遊客人次
• 愛彼迎房價
• 與高速公路的距離
• 該地區的主要學院或辦事處

預測價格以外的相關數據點

我們剛剛向您展示了 12 個數據點，但實際情況是，如果您創建一個 Excel 表格，您可以為列表中的每個房地產擁有 25 到 100 個數據點。 大數據使我們能夠使用預測分析和建模技術來解決這個問題。 可以針對 n 個屬性在任意數量的數據點上訓練模型。 這些可以用來預測新的或即將到來的房地產項目的價值。

這裡要注意的一件事是，商業和住宅物業是分開評估的，以獲得最佳結果。 房地產估值是預測性房地產分析的主要用途，但還有更多——

觀察長期或短期租金收益

商業和住宅物業早先只與長達數年的長期租金相關。 Airbnb 和 WeWork 等公司已經改變了局面。 今天，個人租用熱辦公桌一天，公司租用會議室幾個小時。 個人租了幾天的房子甚至單人間，而不是預訂酒店房間。 在這個新世界中，您需要在投資房產之前同時考慮短期和長期租金收益。 大數據分析可以幫助您接近您可能實現的實際數字。

計算保險費

考慮到影響因素的數量，計算財產的保險費可能非常困難。 它不再像僅使用犯罪率或附近發生火災的房屋數量或檢查地板是否是木地板那麼簡單。 在今天評估房產時，即使是可能導致洪水、颶風或森林火災的氣候變化的影響也需要考慮在內。 所有這一切都只能通過大數據分析來處理，並在它們出現時添加越來越多的數據點。

促進發展項目

不僅僅是個人或公司需要通過評估房地產數據來賺錢。 通常，政府和組織還需要研究數據以決定建造什麼以及在哪裡建造，以便當地社區能夠從中受益。 可以這樣做以回答以下問題 -

• 應該在城鎮的哪個部分建造一所新學校
• 地鐵等公共交通系統應通過的點
• 像商場這樣的商業物業需要離住宅區多遠
• 哪些空地應該改建為公園

如果新的基礎設施在沒有經過適當研究的情況下出現，可能會出現兩種情況——a）基礎設施使用不足，導致許多情況下出現腐爛和廢棄；b）濫用——例如在兒童很少的社區建造的公園不得用於其預期目的。

加強營銷策略

在向投資者或買家推銷房產時，您需要為他們提供更廣闊的視野，以使用預測性房地產分析數據。 這應該包括沒有您手中的數據集就無法發現的點。 您甚至可以分享類似房產的比較研究，以幫助人們了解新房產在市場上的表現。 無論您是建築商還是經紀人，房地產數據的大數據分析都可以幫助您更好地了解市場和您手中的房產。

發現基礎設施市場的趨勢

市場不會繼續上漲或下跌。 他們經歷了向上和向下的經濟周期。 由於 2008 年的金融危機，發生了這樣一種趨勢逆轉。 另一個是最近由 Covid-19 大流行引發的。 但這些是更大的趨勢。 為了能夠通過評估特定區域的屬性在微觀層面發現趨勢，您將需要大量數據和一些數字運算算法的幫助。

了解客戶需求

就像政府需要決定哪個區域最適合新的公共基礎設施一樣，建築商也需要決定很多事情，比如——

• 在哪裡建造
• 包括哪些便利設施
• 建築物的外觀和感覺
• 目標買家或投資者
• 短期和長期發展計劃

預測或解碼所有這些問題的答案將站在大數據的肩膀上。 您將需要通過與您要建造的房產相似的房產來計算可行性和投資回報。 如果數字不對齊，您將需要返回繪圖板進行進一步重新校準。

總結房地產數據分析

今天，房地產決策有大量數據支持。 像麥肯錫公司這樣的諮詢公司正在發布這樣一份關於房地產數據分析領域數據（傳統和非傳統）價值的報告。 在這種情況下，在諸如戰爭、疾病和金融市場變化等快速變化的宏觀經濟條件下，只有那些使用數據的人才能脫穎而出。