如何用大數(shù)據(jù)分析房?jī)r(jià)，房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)分析可以在哪個(gè)官網(wǎng)查到

來(lái)源：整理時(shí)間：2023-03-28 05:17:50 編輯：今日頭條手機(jī)版

1，房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)分析可以在哪個(gè)官網(wǎng)查到

各大網(wǎng)站都會(huì)有房?jī)r(jià)分析數(shù)據(jù)，不過(guò)各個(gè)樓盤(pán)的一房一價(jià)可以在房?jī)r(jià)點(diǎn)評(píng)網(wǎng)上面查到。

搜房網(wǎng)有，然后各城市的房管局官網(wǎng)也有

房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)分析可以在哪個(gè)官網(wǎng)查到

2，如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能調(diào)度和供需預(yù)測(cè)

且看“如何”二字簡(jiǎn)單，其實(shí)背后的技術(shù)一兩句話(huà)說(shuō)不清楚的，總之，智能調(diào)度和供需預(yù)測(cè)算是客戶(hù)具體需求，怎么用大數(shù)據(jù)實(shí)現(xiàn)，需要模型、算法、機(jī)器學(xué)習(xí)，能數(shù)據(jù)手段才能實(shí)現(xiàn)。開(kāi)發(fā)的過(guò)程要結(jié)合客戶(hù)實(shí)際工作流程的。

雖然我很聰明，但這么說(shuō)真的難到我了

如何利用大數(shù)據(jù)進(jìn)行智能調(diào)度和供需預(yù)測(cè)

3，搞房地產(chǎn)的用什么數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析比較好

房地產(chǎn)是指土地、建筑物及固著在土地、建筑物上不可分離的部分及其附帶的各種權(quán)益。　　房地產(chǎn)由于其自己的特點(diǎn)即位置的固定性和不可移動(dòng)性，又被稱(chēng)為不動(dòng)產(chǎn)。　　房地產(chǎn)可以有三種存在形態(tài)：即土地、建筑物、房地合一。

奧威BI可以了解下。然后拿它的客戶(hù)案例看看。通過(guò)營(yíng)銷(xiāo)、財(cái)務(wù)、成本、計(jì)劃進(jìn)度、物業(yè)等全方位的房地產(chǎn)數(shù)據(jù)可視化分析，提升企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理和戰(zhàn)略決策水平。

搞房地產(chǎn)的用什么數(shù)據(jù)分析軟件對(duì)房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)進(jìn)行數(shù)據(jù)分析比較好

4，個(gè)人如何用大數(shù)據(jù)

首先是需要有數(shù)據(jù)，然后基于數(shù)據(jù)的特征做分析處理。個(gè)人的問(wèn)題可能是沒(méi)有大數(shù)據(jù)源，以及沒(méi)有財(cái)力購(gòu)買(mǎi)大數(shù)據(jù)分析工具。譬如有大量的股票的價(jià)格信息可以做股票分析和預(yù)測(cè)，如果有房?jī)r(jià)數(shù)據(jù)（當(dāng)然是一直在漲。。。），可以看看一年中合適的出手時(shí)機(jī)。總之，一要看需求，而要看數(shù)據(jù)，三要結(jié)合工具。工具推薦免費(fèi)的Hadoop等大數(shù)據(jù)工具，配合另外一些開(kāi)源分析軟件，但對(duì)個(gè)人挑戰(zhàn)大。如果中小型企業(yè)，可以使用永洪科技的大數(shù)據(jù)BI。以后可能會(huì)有大數(shù)據(jù)在線(xiàn)分析平臺(tái)，個(gè)人可能會(huì)有更多應(yīng)用可用。

首先是需要有數(shù)據(jù)，然后基于數(shù)據(jù)的特征做分析處理。個(gè)人的問(wèn)題可能是沒(méi)有大數(shù)據(jù)源，以及沒(méi)有財(cái)力購(gòu)買(mǎi)大數(shù)據(jù)分析工具。以個(gè)人為中心的大數(shù)據(jù)有這么一些特性：1-數(shù)據(jù)僅留存在個(gè)人中心，其它第三方機(jī)構(gòu)只被授權(quán)使用（數(shù)據(jù)有一定的使用期限），且必須接受用后即焚的監(jiān)管。2-采集個(gè)人數(shù)據(jù)應(yīng)該明確分類(lèi)，除了國(guó)家立法明確要求接受監(jiān)控的數(shù)據(jù)外，其它類(lèi)型數(shù)據(jù)都由用戶(hù)自己決定是否被采集。3-數(shù)據(jù)的使用將只能由用戶(hù)進(jìn)行授權(quán)，數(shù)據(jù)中心可幫助監(jiān)控個(gè)人數(shù)據(jù)的整個(gè)生命周期。展望過(guò)于美好，也許實(shí)現(xiàn)個(gè)人數(shù)據(jù)中心將遙遙無(wú)期，也許這還不是解決個(gè)人數(shù)據(jù)隱私的最好方法，也許業(yè)界對(duì)大數(shù)據(jù)的無(wú)限渴求會(huì)阻止數(shù)據(jù)個(gè)人中心的實(shí)現(xiàn)，但是隨著數(shù)據(jù)越來(lái)越多，在缺乏監(jiān)管之后，必然會(huì)有一場(chǎng)激烈的博弈：到底是數(shù)據(jù)重要還是隱私重要；是以商業(yè)為中心還是以個(gè)人為中心。

5，大數(shù)據(jù)怎么用

大數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)提供的營(yíng)銷(xiāo)價(jià)值是毋庸置疑的，同樣大數(shù)據(jù)給予企業(yè)做精細(xì)化運(yùn)營(yíng)也會(huì)提供很多幫助。比如，企業(yè)可以根據(jù)收到的大量用戶(hù)數(shù)據(jù)構(gòu)建一些關(guān)于用戶(hù)體驗(yàn)的檢測(cè)模型，用來(lái)分析關(guān)注企業(yè)用戶(hù)的屬性。并且利用這些模型分析出用戶(hù)使用產(chǎn)品或者購(gòu)物行為的關(guān)鍵接觸點(diǎn)，然后檢測(cè)每個(gè)接觸點(diǎn)相互間的轉(zhuǎn)化率。例如，用戶(hù)從企業(yè)的網(wǎng)站首頁(yè)進(jìn)入到產(chǎn)品庫(kù)查看產(chǎn)品詳情、把產(chǎn)品放到購(gòu)物車(chē)以及最后購(gòu)買(mǎi)和支付等接觸點(diǎn)，通過(guò)這樣的檢測(cè)可以衡量用戶(hù)從看到產(chǎn)品到購(gòu)買(mǎi)產(chǎn)品間的體驗(yàn)是否人性化，然后根據(jù)這樣的結(jié)果來(lái)修正自己的運(yùn)營(yíng)模式，盡量做出符合用戶(hù)喜歡的購(gòu)物環(huán)境。其實(shí)大數(shù)據(jù)對(duì)于企業(yè)精細(xì)化運(yùn)營(yíng)的價(jià)值表現(xiàn)在三個(gè)重要的維度：第一，幫助企業(yè)了解用戶(hù)從哪些渠道進(jìn)來(lái)；第二，這些用戶(hù)關(guān)注什么；第三，這些用戶(hù)是新關(guān)注的還是老用戶(hù)。通過(guò)這三個(gè)維度的分析，可以讓企業(yè)決定自己的投放策略和方向，這完全是大數(shù)據(jù)給精細(xì)化運(yùn)營(yíng)帶來(lái)的價(jià)值。在分析用戶(hù)從哪些渠道進(jìn)來(lái)，可以幫助企業(yè)發(fā)現(xiàn)更多流量的來(lái)源和需要在哪些渠道加強(qiáng)投放，比如用戶(hù)是從微博、微信、論壇還是門(mén)戶(hù)網(wǎng)站，從而幫助企業(yè)不斷調(diào)整營(yíng)銷(xiāo)投放，發(fā)現(xiàn)哪個(gè)渠道更有吸引用戶(hù)的潛力和價(jià)值，如果沒(méi)有被挖掘到，可以繼續(xù)深挖。在分享用戶(hù)關(guān)注什么方面，通過(guò)用戶(hù)對(duì)產(chǎn)品的點(diǎn)擊、話(huà)題的討論、內(nèi)容的轉(zhuǎn)發(fā)能方面進(jìn)行大數(shù)據(jù)分析，可以幫助企業(yè)有效找到用戶(hù)喜歡的興趣點(diǎn)和接受內(nèi)容的方向，方便企業(yè)在運(yùn)營(yíng)內(nèi)容和形式上及時(shí)作出調(diào)整。最后，通過(guò)對(duì)用戶(hù)新老觀察分析，可以讓企業(yè)做精準(zhǔn)運(yùn)營(yíng)的時(shí)候掌握好用戶(hù)的生命周期，知道什么時(shí)候該對(duì)什么樣的用戶(hù)進(jìn)行內(nèi)容上的營(yíng)銷(xiāo)，以及幫助企業(yè)找到激活老用戶(hù)的方法。

我們需要不拘一格的自主權(quán)，和我們考慮的數(shù)據(jù)一樣。對(duì)我們來(lái)說(shuō)，這不僅僅是數(shù)字，在我們看似平常的一些數(shù)據(jù)，甚至能讓傳統(tǒng)數(shù)據(jù)科學(xué)家屈服。舉個(gè)例子，社交軟件注冊(cè)時(shí)需要詢(xún)問(wèn)新用戶(hù)用一些形容詞（標(biāo)簽）來(lái)描述他們的個(gè)性，傳統(tǒng)的分析師可能不喜歡這樣的數(shù)據(jù)，因?yàn)樗麄儾蝗菀琢炕５珜?duì)設(shè)計(jì)師來(lái)說(shuō)，這些數(shù)據(jù)可以避免做一些無(wú)用功。理解好“為什么”才能讓我們創(chuàng)造更佳的用戶(hù)體驗(yàn)。畢竟，我們經(jīng)常面臨各種各樣的挑戰(zhàn)，因此我們擁有藝術(shù)和科學(xué)數(shù)據(jù)分析方面轉(zhuǎn)變思維的權(quán)利。有2類(lèi)主要數(shù)據(jù)是我們考慮的方向：定量數(shù)據(jù)（quantitative data）定性數(shù)據(jù)（qualitative data）定量數(shù)據(jù)（quantitative data）大數(shù)據(jù)！數(shù)字！圖表和圖形！簡(jiǎn)單地說(shuō)，定量數(shù)據(jù)是關(guān)于“誰(shuí)（who）”、“什么時(shí)候（when）”、“什么（what）”和“在哪里（where）”的數(shù)值數(shù)據(jù)。思考google analytics（著名互聯(lián)網(wǎng)公司google為網(wǎng)站提供的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)服務(wù)），思考人口統(tǒng)計(jì)分析數(shù)據(jù)。這種類(lèi)型的信息是與設(shè)計(jì)師高度相關(guān)的，歸根結(jié)底，了解用戶(hù)是開(kāi)始設(shè)計(jì)前要做的先行步驟，這至少也能解決一個(gè)問(wèn)題。定性數(shù)據(jù)（qualitative data）定性數(shù)據(jù)最好的定義為非數(shù)字信息，是關(guān)于“如何（how）”和“為什么（why）”。用戶(hù)為什么會(huì)選擇你的產(chǎn)品？他們是怎么使用的呢？用戶(hù)如何感知你的產(chǎn)品？定性數(shù)據(jù)是更難想象得到的，但它仍然可以在你的設(shè)計(jì)過(guò)程中發(fā)揮關(guān)鍵作用。例如，只要看看微博的熱門(mén)話(huà)題，就能輕松找到能夠用戶(hù)關(guān)注的范圍廣度，并挖掘任何你想要的關(guān)鍵字。知道了大家關(guān)注什么這就是非常棒的信息，但是想象一下他們?yōu)槭裁磿?huì)關(guān)注這些話(huà)題，以及對(duì)我們又有什么幫助，或者更好的是：如何才能更加滿(mǎn)足他們？理解好“為什么”能讓我們?yōu)橛脩?hù)創(chuàng)造更多的參與體驗(yàn)，從而增加我們的產(chǎn)品或服務(wù)的整體價(jià)值。不要只在意數(shù)據(jù)，心里還要有一個(gè)特定的目標(biāo)。如何在設(shè)計(jì)中充分利用數(shù)據(jù)現(xiàn)在，我們已經(jīng)掌握了一些對(duì)我們?cè)O(shè)計(jì)師有用的數(shù)據(jù)，讓我們談?wù)勅绾螌?shí)際利用數(shù)據(jù)來(lái)完成目標(biāo)和取悅用戶(hù)。以一個(gè)問(wèn)題開(kāi)始數(shù)據(jù)在外行看了似乎勢(shì)不可擋。誰(shuí)沒(méi)有在google analytics迷失或暈頭轉(zhuǎn)向過(guò)？如果你帶著特定的目標(biāo)去挖掘相關(guān)信息，你會(huì)很容易得到，原來(lái)還有這么迷人的東西可以看！