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一、CNFS房地产大数据的来源

CNFS房地产大数据通过多种渠道收集记录市场流通的几乎全部房地产信息,经过智能化系统加工处理后,提供全面、实时、客观的房地产数据进行研究应用。CNFS房地产大数据既保持了大数据的大容量、高速度、复杂性以及多样性的特点,又滤除了其中重复和异常的数据,是具有良好信息生态环境的房地产数据体系。无论数据质量,还是数据量,均居国际领先地位。

二、主要特点

CNFS房地产大数据全覆盖分三个层面:

城市、区域、特征全覆盖
首先是覆盖区域全面。CNFS房地产大数据覆盖了北京、上海、深圳、青岛等中国所有289个城市,逐层细 分至行政区县市、城镇片区、物业小区和道路,最终将精细到每栋建筑、每套房产。

存量房数据覆盖时间长
CNFS房地产大数据自2003年建设以来,北京、上海、广州、青岛等10个城市的房地产数据覆盖时间将近或 超过10年,重庆、天津、深圳等40个大中城市的覆盖时间长达5年以上,其他中小城市的房地产数据覆盖全 部超过2年。

覆盖房地产开发投资及购置使用的全部流程
CNFS大数据不仅包括以政府为主体的一级土地买卖市场的土地购置与开发情况数据,也包括以开发商为主 体的二级市场新建商品房数据,还包括以个人为主体的三级市场的房产转让与租赁数据。

三、研究指标创新性

传统数据状况
房地产大数据出现之前,各级政府的统计部门一直是房地产市场的统计主体。由于更多的采用行政力量及抽样方法,政 府的统计领域一直以来都以自己占据垄断地位的一级市场和可以部分进行监管的二级市场为主。由于这两个市场的数据 分别以土地数据以及新建商品房购销数据为主,政府的房地产统计数据因此更多地显示为对房地产增量行为的统计,数 据供给形式也多表现为登记数据和成交数据。由于登记数据存在申报企业是否准确申报,成交数据存在滞后性,加之增 量房价格由于城市外移存在平均价格结构性偏低等问题,房地产数据的准确性有待提高。对于现在事实上已经成为房产 市场主流的存量房市场,由于监管手段有限等原因,统计数据要么不足,要么由于“阴阳合同”的问题同样存在数据的 准确性问题。

传统数据缺陷
CNFS房地产大数据有效克服传统统计数据的固有缺陷。大数据不仅可以实现对房地产三级市场数据的收集,而且可以最 大限度地保证数据的客观性及特征,与传统数据相比,无论数据的精确性,还是客观性,以及真实性都更经得起检验。 更为重要的是,CNFS房地产大数据由于给出了准确而且细分的房地产三级市场的转让和租赁研究指标,科研人员对房地 产市场的研究将更为全面、更有价值。之所以这样说,是因为按照中国住房和城乡建设部的公开说法,当前,我国存量 房产已经达到2亿套,而每年新增房产只有1000万套。由于存量远远大于增量,而且北京和上海等地每年的存量房交易量 已超过增量房交易量,对以存量为特征的房地产三级市场的研究不仅意味着视野更加宽广,而且意味着真正地触摸到了 市场研究的权重的灵魂。

四、研究指标突破

房地产三级市场大数据的出现,不但使科研人员有机会深入更为广阔的研究领域,而且有机会接触更多的研究指标。对于 科研人员来说,这不仅意味着研究视野的拓展,而且意味着创新机会的增加。

五、赋予研究者更多的研究工具

CNFS房地产大数据不仅给予了科研人员更加全面、准确和实时的更能反映房地产市场本来面目的数据,而且通过引入可 以代表消费者行为选择性偏好的需求数据,赋予了研究人员更多更实用的研究工具。

需求数据来源于需求者上网查找房源的关注点,大数据特征明显。在浏览数据已经成为非常强大的信息源及可用于判断消 费者选择或者购买偏好的今天,CNFS房地产大数据库的需求数据能够更好地反映消费者真实的购买意图以及 产品选择偏好。

通过研究需求数据,我们能够以全新的工具对科研工作者一直以来苦苦寻求、力图以各种形式发掘和表现的需求市场进行 研究。实践证明,这种研究的可行性是非常高的。以北京和昆明房地产市场为例,图3和图4分别是北京和昆明房地产市场 2010年以来的二手住宅供需价格及供需量市场走势图,从中,我们可以清晰地看到,二手住宅供需价量走势不仅能生动地 再现了两地房地产市场的走势,而且佐证了一线城市房地产抗跌能力远高于二三线城市的经典投资价值观。更为重要的 是,两地房地产经济走势与当时国内外宏观经济形势相呼应。通过观察房地产市场,我们甚至能够在某一层面验证、预判 宏观经济的发展情况。

CNFS房地产大数据需求数据随机采样的科学性已经被大量的实践所证明,虽然目前需求用户的收集范围仍然有限,但是 用于房地产市场的趋势性研究已经足够。对于科研人员来说,这不但弥补了过去无法根据有效数据研判市场需求的缺憾, 而且,通过对房地产市场供需价量的研究,传统经济学理论的某些经典结论可以进行重新验证。通过实证,现行经济学基 础理论的缺陷及价值将被重新发现,人类认识世界的方法,以及哲学领域一直以来对世界本原问题的探讨也将向纵深发 展。

六、变革

大数据的价值等待挖掘,先到者将率先受益
大数据的价值等待挖掘,先到者将率先受益。正如美国大数据专家Bill—Franks所言,拥有大数据本身并不会增加任何价 值,如果不对大数据进行分析研究,不将其投入到具体的环境中付诸使用,大数据不会比存放在阁楼或地下室的垃圾更有 价值,其威力也完全无法发挥。由于对人类最新科技成果天然的领悟性,在大数据已经成为世界各国竞争热点的今天,发 掘和利用大数据价值的历史使命责无旁贷地落到了科研工作者身上。科研工作者对大数据的认识研究水平和创新应用水 平,将直接关系到中国未来的综合国力及国际竞争力水平。

人类历史上的历次技术革命,中国均是学习者。而在这次大数据的新变革中,中国与世界的距离最小,CNFS已经超越了 目前多数大数据的混沌状态,建立了健康的数据生态体系。只要我们以开放的心态,看清创新的方向,接受混杂性,在探 索相关关系的基础上重新思考因果关系,我们就能看到一个被大数据还原的更加全面而且真实的世界。这样,我们就一定 会抓住历史赋予我们的机会并创造奇迹。