什么是房地产大数据

① 房地产大数据营销是怎么做的

房地产大数据营销传播管理平台主要为房地产商建立自有平台，把平台建内好了，就能形成一个良容好的商业生态圈。主要作用是：
1：解决房地产前期传播成果的积累及反馈；
2：解决房地产项目全面展示及电商化销售；
3：解决线上线下客户流通培育及带客到场；
4：进行大数据收集、分析、管理、应用；
5：用户思维打造消费者想要的平台。

② 何为数字地产和大数据有什么关系吗

数字地产，从字面上看是“数字”和“地产”的结合，在实际操作上是IT信息技术、通信技术与地产工业的的结合。数字地产的基础是土地和建筑，其上层应用是IT信息通信技术产品与服务相关的功能。这个是在大数据大范围推广和应用的背景下出现的，是有很大关系的。

由于数字地产的上层应用功能的特殊性，即需要部署IT信息类产品和运营IT信息类服务，因此其土地和其建筑具有一定的特殊性，比如对供电、供水、供气、带宽等方面的要求，以及对建筑形式、建筑空间、承重、布局等特殊要求。当前数字地产的一个典型服务类型是数据中心，可以达到从数百、数千到几十万平米的规模。

数字地产的本质，是通过IT设施对土地、建筑、电力、带宽、水等资源的高额消耗服务来赚取利润。

数字地产的提出与大数据的提出和应用是分不开的，没有现代技术的日益发展，大数据应用就不可能成为现实，没有大数据的概念的提出和实践的应用，是不可能引领各行各业互联网思维的变革和尝试的。正是由于各行各业对于IT，对于大数据，对于互联网思维的深入了解和推动变革，才出现数字和地产的结合。

③ 大数据是什么专业学的是些什么

大数据专业，一般是指大数据采集与管理专业。大数据技术专业属于交叉学科：以统计学、数学、计算机为三大支撑性学科；生物、医
学、环境科学、经济学、社会学、管理学为应用拓展性学科。

此外还需学习数据采集、分析、处理软件，学习数学建模软件及计算机编程语言等，知
识结构是二专多能复合的跨界人才（有专业知识、有数据思维）。

(3)什么是房地产大数据扩展阅读：

就业方向：

1、数据工程方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子
政务、军事等领域的Java大数据分布式程序开发、大数据集成平台的应用、开发等方面
的高级技术人才，可在政府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类
Java大数据分布式开发、基于大数据平台的程序开发、数据可视化等相关工作，也可在
IT领域从事计算机应用工作。

2、数据分析方向

毕业生能够从事基于计算机、移动互联网、电子信息、电子商务技术、电子金融、电子
政务、军事等领域的大数据平台运维、流计算核心技术等方面的高级技术人才，可在政
府机关、房地产、银行、金融、移动互联网等领域从事各类大数据平台运维、大数据分析、大数据挖掘等相关工作，也可在IT领域从事计算机应用工作。

④ 房地产数字化转型的特点

房地产数字化转型的特点：

房地产行业数字化转型以平台化、生态化、自主化赋能用户，将各系统分散的业务管理数据进行集成，为银行建立全行数字运营可视化平台，实现面向全业务管理数据的聚合。

以集中的方式和工具化的手段对数据进行统一分析、统一可视，用“监、管、控”的方法实现问题驱动的管理模式，实现主动运营和高效运营，挖掘数据价值，让数据有效驱动业务运营和管理决策，助力房地产行业数字化转型。

数字化应用场景：

数字化应用场景：营销、社区、商业、建造在当前房地产数字化进程中，与销售业绩强相关的智慧营销、物业上市潮，提升服务的智慧社区、会员体系相对成熟的智慧商业和房地产“制造化“必经之路的智慧建造成为了目前房地产数字化的热点。

智慧营销：智慧营销的核心仍然是在线销售、实现闭环。房地产企业与第三方平台合作获取新增用户，通过大数据技术对用户的个人信息、消费习惯、资产储备等标签进行大数据建模，从而精准描绘客户画像，在搭建客户管理体系、自建流量池后，实现用户服务闭环。

智慧社区：智慧社区的核心为打通社区运维数据，串联集团内多维度协同，从顶层设计确保组织协同、项目协作，联动多业态间业务，集成设备间的应用，实现多维数据的打通。

智慧商业：智慧商业的核心是应用大数据精准营销，重视存量会员和新增的运营，实现多方面数据打通，最后形成“消费全周期”的闭环。智慧建造：智慧建造正在由点创新向更深更常态发展过渡，未来将呈现高效性、体系性和黏连性。

⑤ 结合实际,谈谈什么是房地产数字经济

摘要 智能制造是我们下一步转变经济增长的重要方式，要实现房地产行业高质量发展，数字化是手段，标准化是前提，要推动房地产开发企业转型发展，由单一的开发模式向设计、生产、建造、运营多元一体化转变，实现地产企业可持续发展。

⑥ 大数据如何应用到房地产

现在大数据很火，房地产互联网化的本质是数据的收集、处理、分析、版应用。
大数据应用作为一个权高渗透力的行业，不仅仅局限于营销层面，必定和房地产行业发生深度的融合。从拿地、规划、设计建造、采购，到营销推广、销售，再到物业服务，这一整条价值链上的每个环节都有可能与大数据碰撞出新的机会和运作模式。华坤道威作为这一趋势的引领者，正在开拓房产家居垂直领域大数据的应用融合。

⑦ “大数据”要这样用才赚钱!

“大数据”要这样用才赚钱!

大数据的生意经其实很简单，就是收入增加，花费减少；就是增加客户，提高客户体验，提高资金回报的杠杆率；大数据应用成熟之后，大数据可以预测商业未来，发现新的商业机会。
一石激起千层浪，国务院发布的2015 第50号文《促进大数据发展行动纲要》刷满了朋友圈，特别是其中提到了大力推动政府部门数据共享，稳步推动公共数据资源开放。2017年底前形成跨部门数据资源共享格局，到2018年实现统一共享平台全覆盖和数据共享及交换。2020年培育10家国际领先的大数据核心龙头企业，500家大数据应用、服务和产品制造企业。
众所周知，大数据商业价值巨大。但是中国大数据的商业价值还没有被充分挖掘。主要的困难在大数据的分散，具有价值的数据大部分集中在在政府内部，垄断国企业，以及互联网巨头之中。分散的数据无法帮助企业拿到具有价值的信息，无法实现大数据的商业变现。政府开放数据，以及大数据交易市场的建立是中国大数据商业价值应用的重中之重。
另外大数据的应用场景和大数据隐私问题，也是大数据商业应用功能的两大问题，不知道数据应用场景，就无法寻找具有价值的数据，就无让数据发挥作用，大数据的应用就会停留在解决数据采集、处理、存储等大数据1.0时代的低级阶段，无法实现大数据商业变现，无法激励企业进一步投资大数据，无法形成数据价值应用的生态循环。大数据隐私问题是所有企业不能回避的问题，到底何种数据可以进行交换，何种数据可以采集和变现，何种数据可以作为商品在市场流通，这些问题既影响个人隐私保护，又影响到企业购买数据产品的积极性，同时也影响了数据企业的发展。
中国大数据企业分为三类，一类是大数据技术公司，为企业提供大数据平台搭建，技术咨询，大数据计算和存储的产品，例如华为、亚信、浪潮等传统IT公司。一类是大数据服务公司，为企业提供基于大数据技术的服务、平台、产品。包括为企业搭建大数据挖掘工具，搜索引擎，分析引擎等大数据处理平台，大数据清洗和挖掘服务例如明略科技，ADMaster，百分点。最后一类是提供数据产品的大数据公司，他们拥有数据，加工生成具有价值的数据，为市场提供标准的数据产品。例如芝麻信用，TalkingData，九次方，星图数据等。
中国大数据市场的数据来源有四种，一种是通过网络爬虫采集的外部数据，大多数提供舆情分析的公司就是通过爬虫技术来进行数据采集的。例如海量数据。一种是提供SaaS服务得到的数据，例如Talkindata。另外一种是靠和运营商或政府合作，通过数据挖掘得到的数据，例如亚信和九次方。最后一种就是自身平台产生的数据（电商、旅游、媒体等互联网企业），包括BAT以及较大的一些互联网公司如360、当当、唯品会、聚美优品、携程、今日头条等。
一、开放数据的价值
开放数据就是政府向社会公布自己所拥有的，并经过脱敏的数据。包括天气数据、GPS数据、金融数据、教育数据、交通数据、能源数据、医疗数据、政府投资数据、农业数据等。这些原始数据本身并没有明显的商业价值，但经过一些公司加工之后，可以产生巨大的商业价值。
开放数据在美国有几千亿美金的市场，包括300亿美金的气象数据，900亿美金的GPS数据，上千亿美金的医疗数据。但政府开放的数据是原始数据，数据自身的商业价值并不大，需要专业的公司对数据进收集，清洗，挖掘，展现，从而形成具有商业价值的数据。在美国有很多公司是依靠加工政府开放数据而实现其商业价值的，例如处理天气数据的Zillow公司，the weather channel 公司，以及处理GPS数据的Garmin公司，它们的总市值已经超过了一百亿美金。
1 、政府开放数据的主要范围
a政府收集和制造的科学数据。例如天气数据，政府资助的医疗研究数据。这些数据都可以作为公共资源进行使用。
b 政府运行的数据，例如政府支出或大型项目运行数据。开放数据一方面可以增加民众对政府的信任，另一个方面可以给一些公司带来商业机遇。
c监管行业的数据。这些数据由企业提供给政府，并且经过政府二次加工。这些宏观数据对于产业规划，企业的投资战略都有很大影响。
2、 中国开放数据之路的挑战
a 国家对数据治理还没有完成。很多数据没有集中管理，还是处于信息孤岛状态，这些都是开放数据需要解决的问题。数据治理投资巨大，时间周期较长，都是巨大的挑战。
b 一些开放数据还不是电子形式。例如医疗数据和教育数据，在一些地区还处于纸质记录状态，没有形成电子档案。这些数据的电子化也是一个较大的挑战。
c 开放数据的脱敏和整合将是一项重大的挑战。特别是国有企业的数据，哪些数据可以公开，哪些数据需要脱敏，如何整合各个地方的数据，这些都是一个挑战
d 大数据服务公司和大数据人才匮乏。由于大数据市场刚刚开始，市场上缺少大数据人才和大数据服务公司，公开的数据短时间可能很难产生商业价值，这会影响政府和企业开放数据的积极性，不利于形成良性的大数据商业市场，会影响开放数据项目的持续发展。
3、有关开放数据一些建议
人类社会即将进入数字时代，开放数据将会是巨大的生产力。政府已经认识到了开放数据的价值，会持续推动政府和国企的数据开放。即使短时间内开放数据的投资看不到商业价值，但其未来经济价值会促使政府坚持开放数据的政策，持续进行投资。就像中国的高速公路，开放数据是另外一条信息高速公路，将数据转化为资产，转化为巨大的社会生产力，帮助企业实现更大的商业价值。
对于数据拥有者的政府，需要在保障公共安全和个人隐私的前提下，完成数据治理和数据整合，逐步向社会开放数据，并提高数据质量，公开面向所有个人和企业，有效利用政府科技资金，让利益相关企业和个人参与到开放数据项目中，鼓励创新，接受外部挑战，利用集体智慧，实现数据最优选择。
对于国有企业，需要在保护自身商业利益的前提下开放数据，帮助各自产业链企业的发展。同时开放数据也可以帮助其自身进行产业规划，进行有效投资，发现市场机会和风险，稳健经营，科学决策。企业可以利用开放数据提高生产效率，减少资源浪费，降低决策失误风险。产业链企业的良性发展，也会推动国企自身发展和进化，提高竞争力，优化企业经营，实现产业共赢。
对于企业家，开放数据将会作为新的资源，帮助企业进行发展，聚焦新的商业机遇，特别是在开放数据影响较大的保健行业，金融行业，能源行业，教育行业。数据服务公司可以利用开放数据，帮助消费者挖掘数据的潜在价值，为企业和政府提供具有价值的商业数据。对于经营中的公司，可以利用开放数据评价商业伙伴和潜在投资，通过提供数据来树立消费者的忠诚度，学会在透明的商业社会中进行经营，寻找公共或私人合作的机会，专注自身产品和客户，为消费者提供更好的产品和服务。
二、万亿的大数据市场
2014年的GDP中消费占比已经超过了50%，标志着中国经济正在向市场经济转型，消费占GDP 50%－70%是中等发达国家向市场经济过渡的一个表现，未来中国经济增长最大的引擎应该来源于消费，特别是个人消费。中国正在经历经济结构调整和城镇化，个人消费需求巨大，社会产品较为丰富，渠道也较为通畅，物流成本正在下降，运输能力正在提高。但是社会消费零售总额增加的还不够快，资源配置不平衡，社会整体消费水平还处于较低的水平。这些问题正在成为中国经济发展的难题，是企业和社会需要解决的问题。
大数据的商业应用将会帮助企业解决这些问题；大数据的有效利用将会提高社会消费水平，将会帮住企业提高效率、洞察客户、增加收入。大数据商业应用未来是万亿级的大市场，大数据是大生意。
大数据时代最重要的特征是人类所有的行为都被数据记录下来，无论是在电商的购买行为，旅游度假，娱乐活动，行为轨迹等，所有的人类社会行为都被各种传感器和互联网记录下来。数据记录了一切，人类社会的行为都变成了数据，用纸质媒体记录人类历史的时代已经过去，历史正在被数据以文字、数据、表格、声音、影像的方式记录了下来。中国的大数据应用主要集中在征信和精准营销，这两个市场的规模加在一起不过两千亿，但是大数据如果同所有企业的商业需求相结合，其产生的化学反应将是巨大的，市场规模将会超过万亿，大数据是个大生意。
网络连接了信息与读者，阿里连接了商品与消费者，腾讯连接了人与人。BAT所有的连接都是建立在数据基础之上的，可以认为大数据连接了一切。数据连接了消费者和商家，数据连接了客户习惯，数据连接客户喜好，数据连接了位置，数据连接了时间和空间，数据连接了历史和现在。连接一切的大数据将会反馈所连接的事物、空间和时间，通过数据记录来反馈物体的移动，客户的消费习惯，个人爱好，行为习惯，活动轨迹，运动规律等。重要的这些反馈数据能知道；你是谁、你在哪里、你喜欢什么、你在干什么、你的消费能力、以及你未来的需求等。所有被反馈的事物都被打上了一个或多个数据标签，这些具有价值的标签经过整理和分析后，将会揭示事物之间的相关性和规律，将会为个人、商家、社会带来巨大价值。
1、大数据帮助制造业规划生产，降低资源浪费
制造业过去面临生产过剩的压力，很多产品包括家电、纺织产品、钢材、水泥、电解铝等都没有按照市场实际需要生产，造成了资源的极大浪费。利用电商数据、移动互联网数据、零售数据，我们可以了解未来产品市场都需求，为客户定制产品。
例如依据用户在电商搜索产品的数据以及物流数据，可以推测出家电产品和纺织产品未来的实际需求量，厂家将依据这些数据来进行生产，避免生产过剩。移动互联网的位置信息可以帮助了解当地人口进出的趋势，避免生产过多的钢材和水泥，
2、移动大数据帮助房地产开发商规划房地产开发
房地产行业在过去为中国GDP贡献了很大力量，未来粗放型的房地产行业将会转向精细化经营，从选地到规划和从设计到建设，都需要参考当地到人口数据和消费者信息，进行科学决策；利用大数据商业应用加快房子销售速度，降低自身负债。
房地产公司可以利用人群的手机位置信息来帮助企业进行开发规划、土地选址、商铺开发等。同时利用人群到用户画像信息帮助房产公司选择合作商户，提升消费人气，最终提高房产价值。
3、移动大数据帮助餐饮零售行业进行选址和顾客导流
餐饮零售行业最关注客户流量，过去开店选址时经常安排人员在十字路口进行人流统计，利用统计的人口流动信息来决定开店地址。进入到移动互联网时代之后，智能手机的位置信息可以帮助餐饮零售行业进行开店选址，企业可以参考客户画像来决定开店的规模，以及产品的类别。
移动互联网端的用户标签和画像数据还可以帮助企业进行一些精准营销，为新开的商户导入客流。特别是在规模较大的购物商厦中，移动App端的位置导航功能，可以指引客户找到新的商户，参加促销活动。市场上已经有成熟的零售餐饮商家和移动互联网大数据公司在开店引流方面进行合作，资金利用的杠杆率超过了5倍，投入产出比较高。
4、传感器数据帮助产品进行故障诊断和预测
家电和汽车正在走向智能化，通过安装传感器，汽车和智能家电可以将运行参数和运行状态传送到厂家的云平台，厂家可以了解其产品的运行状态，零部件的老化程度，帮助厂家及时更换故障器件，延长产品使用寿命，提高安全系数。汽车行业和智能家电在物联网领域将会产生巨大的市场，云计算和大数据处理平台将起到关键的作用。
中国汽车市场的销售规模超过万亿，家电市场也有一万多亿。车联网和智能家电涉及的大数据应用市场也是巨大的，按照大数据商业变现高杠杆率的特点，其市场规模至少应该在百亿左右。
5、利用移动互联网位置信息进行精准营销
O2O已经成为了一个重要的商业模式，很多互联网企业和传统企业都在寻找O2O的应用场景，订餐、教育、家政、汽车美容等都成为O2O的应用典范。移动互联网数据具有LBS和实时特点，可以帮助企业及时连接客户，依据客户需求进行精准营销。
大型购物中心一般都设有电影院，经常存在某些电影在开场前30分钟，大量电影票还没有出售的情况。借助于手机App推送广告功能，电影院在电影放映前30分钟，可以将电影票以2折价格推送给正在周围就餐的客户。依据客户画像信息，电影票将推送给喜爱看电影的顾客，增加电影销售额。企业可以利用手机App进行广告推送，做到千人千面，依据客户喜好来进行广告推送。这种精准广告推送具有成本低、转化率高的特点，在餐饮、服装、美容、零售等行业取得了良好的应用效果。如果基于位置信息的精准广告推送被大规模的商业应用，将会促进商品流转，大幅度提高社会消费总额，帮助传统企业实现互联网＋的战略。
6、电商大数据将会帮助企业优化资源配置
电商是最早利用大数据进行精准营销的行业，电商网站内推荐引擎将会依据客户的购买行为，进行关联产品的推荐。除了精准营销，电商还可以依据客户消费习惯来提前为客户备货，并利用便利店作为货物中转点，在客户下单后的短时间内，将货物送上门，提高客户体验。电商还可以利用其交易数据和现金流数据，为其生态圈内的商户提供小额贷款，也可以将此数据提供给银行，为中小企业信贷提供支持。
电商的数据量足够大，数据较为集中，数据种类较多，其商业应用具有较大的想象空间。包括预测流行趋势，消费趋势、地域消费特点、客户消费习惯、消费行为的相关度、消费热点等。依托大数据分析，电商可帮助企业进行产品设计、库存管理、计划生产、资源配置等，有利于精细化大生产，提高生产效率，优化资源配置。
7、移动大数据助力交通运输规划和管理
交通大数据应用主要在两个方面，一方面可以利用大数据传感器的数据了解车辆通行密度，合理进行道路规划。另一方面可以利用大数据分析来实现交通信号灯智能切换，提高已有线路运输能力。
在美国，政府依据某一路段的交通事故信息来增设信号灯，降低了50%以上的交通事故率。大数据可以帮助机场安排航班起降，提高管理效率；航空公司可以利用大数据提高上座率，降低运行成本；铁路公司可以利用大数据安排客运和货运列车，降低运营成本。
8、大数据帮助金融行业进行价值变现
大数据在金融行业应用范围较广，典型的案例有花旗银行利用IBM沃森电脑为财富管理客户推荐产品，美国银行利用客户点击数据集为客户提供特色服务。招商银行(600036,股吧)利用客户刷卡、存取款、电子银行转帐、微信评论等行为数据进行分析，每周给客户发送针对性广告信息。
中国目前金融行业大数据价值变主要在用户体验提升和大数据营销两个方面，其中招商银行信用卡中心和平安银行(000001,股吧)走到了金融行业的前面。
大数据在很多行业都有广泛的应用场景，例如在医疗行业，农林牧渔、能源行业、物流行业等，大数据将会是电商之后的另外一个巨大市场，结合了所有行业的商业需求之后，大数据产业的市场规模将会是个万亿级别。大数据不是电力但是比电力更能提供动力，大数据不是石油，但是比石油更能驱动企业发展。大数据就是资产，能够帮助企业进行价值变现。大数据的生意经其实很简单，就是收入增加，花费减少；就是增加客户，提高客户体验，提高资金回报的杠杆率；大数据应用成熟之后，大数据可以预测商业未来，发现新的商业机会。

⑧ 房产行业的大数据营销实战过程该怎么执行

房地产抄大数据营销传播管理平台袭主要为房地产商建立自有平台，把平台建好了，就能形成一个良好的商业生态圈。主要作用是：
1：解决房地产前期传播成果的积累及反馈；
2：解决房地产项目全面展示及电商化销售；
3：解决线上线下客户流通培育及带客到场；
4：进行大数据收集、分析、管理、应用；
5：用户思维打造消费者想要的平台。

⑨ 房地产大数据营销是怎么做的

房地产大数据营销传播管理平台主要为房地产商建立自有平台，把平台建好了，专就能形成一个良好的属商业生态圈。主要作用是：
1：解决房地产前期传播成果的积累及反馈；
2：解决房地产项目全面展示及电商化销售；
3：解决线上线下客户流通培育及带客到场；
4：进行大数据收集、分析、管理、应用；
5：用户思维打造消费者想要的平台。

⑩ 为什么房地产商应该利用大数据

为什么房地产商应该利用大数据
如今，整个世界都充斥着大数据。随着消费者、企业和科学家的应用，大数据在改变人们未来业务的方式上有着巨大的潜力。
但还有其他行业和领域，例如房地产，将受益于大数据所提供的实时数据分析、预测分析和基准报告的集成。了解大数据的核心大数据在财务风险管理和评估中非常有用。相关信息的接收通常有非结构化或多结构化这两种形式。·非结构化数据在处理、翻译和整理时是高度无序的，效率很低。此类信息通常来自普通文本文档、博客和社交媒体帖子。·多结构化数据在大数据处理和管理中更为有用。这些信息通常是从客户交易或问卷调查、详细的电子表格甚至图像中收集的。虽然优化了多结构化数据，但两种形式都可用于大数据的收集和管理。那些使用大数据的人应该更多地关注传入数据的准确性和有效性，而不是其呈现的形式。降低财务风险许多不同的因素决定了房地产投资或风险投资的财务风险。一旦需要费力和繁琐的计算，现在可以通过大数据处理在几秒钟内完成。大数据可以更容易地跟踪潜在投资物业的细节，包括任何过去的装修或维修，任何未偿还贷款或现有投资等的状况。当与物联网一起使用时，大数据也可以补充物业管理。创建准确的评估和报告提供准确评估的能力对于任何房地产商的持续成功至关重要。过去，大部分评估过程都涉及手工收集，组织和核查数据。鉴于庞大的数据集，一些企业如今管理所有这些信息将是不切实际的。随着大数据处理的普及，这也是没有必要的。实时数据分析和自动化处理可以帮助企业处理所有的工作。这减少了人为错误的可能性，提高了评估速度，并最终导致数据驱动和高度准确的提交。通过应用大数据也加强了基准报告。多个城市最近承诺通过建立能源基准来降低能源消耗，他们依靠大数据及时解决。如贸易协会BOMA国际和LEED受益于大数据的日益普及。提供更好的买家评估了解潜在买家是房地产业成功的另一个关键。这可以通过相关的数据分析来实现，这恰恰是大数据管理的主要卖点。通过收集和分析过去的统计数字，数据和趋势，如今的电脑能够准确预测未来的利益，行动和活动。虽然并不完美，但很多公司已经开始使用预测分析技术取得巨大成功。由此所得到的数据可以无数方式使用。例如，通过收集潜在买家的电子邮件地址，企业通常可以在目前的社交媒体网站上找到他们的公开个人资料。这为企业提供了进一步探索营销和广告活动的另一途径。拥有大数据所提供的一切
大数据最好被视为一揽子交易。虽然可以独立使用其功能，但如果没有实时数据处理能力，企业的预测分析就不会准确。如果没有某种形式的基准报告，也很难衡量其成功。把这些服务作为一个单元不仅简化了大数据的概念，但使得技术新手都能理解。