贵州评估公司浅谈房地产评估“大数据”及其运用分析

大数据时代背景下，传统的房地产评估行业发展思路和战略格局正发生着大的变化。目前市场上已经有不少公司在利用大数据做云评估，实际上只是利用了数据库合并互联网，大数据多是噱头。本文分析了业内大数据利用的现状，对未来的发展运用做了展望。

关键字：大数据 数据分析 现状和发展

大数据时代背景下，传统的房地产评估行业发展思路和战略格局正发生着大的变化。云计算、大数据等为房地产评估行业发展提供了的支持。但大数据不是大量数据的代名词，现实运用中重要的是对大数据的分析，是通过分析后获取、有价值的信息。大数据的分析方法是决定信息是否有价值的决定性因素。

目前市场上了解到的房地产评估行业运用大数据而产生的新业务种类多类似于云评估、自动估价。严格意义上来讲，它们不是大数据，而只是大量数据的数据库，因为它们不能产生数据分析，其结果也只能运用于局部市场或者有限的业务类型。

一、房地产评估行业大数据运用现状

1、缺少行业的网络/数据协议标准，制约行业整体发展

目前市场上已经有不少公司在利用大数据做云评估，但没有几家公司或数据服务商有意愿且有能力定义行业的标准协议并在业内推广。

网络/数据协议标准即网络或传递与管理信息的一些规范。如同人与人之间相互交流是需要遵循的规矩一样，计算机之间的相互通信需要共同遵守的规则，这些规则就称为协议标准。

房地产评估行业推行大数据运用应当重视标准协议的和普适性。目前多家房地产评估机构各行其道，贵州评估公司根据自身的业务特点进行自动估价应用程序的开发设计。从单个公司的发展看，这些萌芽状态的云估价、自动估价等系统能够助力公司业务的发展；但长远来看，这种单个的数据开发对行业的整体推动存在着的局限性。

2、数据采集主要依靠人工，采集周期长、维护成本较高且信息。

目前很多房地产评估机构云估价数据的取得主要依靠发布的信息、网络等媒体公开信息、中介信息以及估价人员现场采集信息等渠道，但是业内人士会有一种通识：无论是哪种渠道取得的数据，由于数据利用的目的不同，终取得的数据、房地产价格信息数据存在着主观性，所以也使得我们在评估时会采用比较法等方法使估价对象的价值尽量层面的影响而接近客观价值。综合来看，数据的采集主要还是依赖人工，采集、调研以及后期的整理分析数据等工作周期长、成本总体较高。

近几年，各地发展基础设施建设、推行城市新，城市发展日新月异。可能你今天采集的大量数据，经过分析整理刚录入系统，却因为某个片区要拆迁或者某些地段要修建地铁、某个地方又拍出个等，造成数据又需要再进行新。所以说，在房价波动较大的阶段，如果要保持数据的现势性，数据采集工作会经常反复。即便如此，采集到的数据经过了调研、整理和分析阶段，会花费的时间，也会造成数据。

3、产品类型单一，目前主流只看到自动估价系统，产品投入不够系统化。

目前市场上大多房地产评估机构的大数据应用产品主要功能为自动生成估价报告，而且估价报告的类型也是以评估住宅类的价值居多，偶有商业、办公物业的数据，而对于工业项目、土地项目见不到踪影，产品功能单一化。如果从业务延展开来，现在有很多机构不具备房地产评估资质，他们还有资产、咨询、造价等等，有一条有关联的业务链，但对于基础数据的利用，这些层面也是有共通之处的，但目前都实现不了。所以说，目前的大数据下的自动估价系统只能解决个贷产品线上的重复劳动，该产品线的工作效率，但对于整个估价机构的发展来讲，还是杯水车薪。

如果我们要实现房地产估价的大数据和自动化，除了尽可能的大量收集基础数据（价格信息）之外，还应该考虑数据分析。例如对房地产价格的影响因素，针对这些因素的变化对房地产价格的影响程度设计大数据分析方法（即算法）。比如：定性的算法可利用模糊数学、定量的算法可利用神经网络算法等。简单的说，模糊数学是研究属，而又具有模糊性的量的变化规律的一种数学方法。比如可以通过对数据的归纳判断解决概率问题，实际运用中可以从的数据来判断某个估价对象在某个因素或多种因素的影响下是涨还是跌；而神经网络就是分析这些因素的内在联系，比如它首先摒除其他因素，单独的这种因素如果发生变化会对估价对象的价格产生多大的影响，如果多种因素合力则产生的价格影响又是多少。

综上所述，要实现行业的整个估价体系相关业务类型均完成大数据思路下的自动化工作与管理，还任重而道远。

二、房地产评估行业大数据运用发展

目前市场上已经有不少公司在利用大数据做云评估，贵州评估公司告诉你实际上只是利用了数据库合并互联网，大数据多是噱头。大数据应用于房地产估价领域时，我们可以看到的现在的自动估价、自动生成估价报告等功能，还能够满我们的业务链条上的产品需求，比如自动分析某地区房地产未来发展趋势、对某一项目的可行性研究分析、对整体资产的价格研判等等……但这个目标的实现不是哪一个估价机构可以实现的，行业内可以依托行业协会或者是估价联盟为平台，引进大数据分析算法设计人才，梳理并分析各个产品线的软件需求，实现大数据与估价应用的对接。

首先，将估价行业可涉及的业务产品线模块化，各个模块给予定义。比如：业务产品线可以分为房地产价值评估、资产评估、投资顾问等大的产品线模块，在大模块下可以按估价对象用途或者按估价目的等设计细化的模块，为每个细化模块配备相应的标准数据结构，基础数据的采集方式及应用点。

其次，定义行业数据标准协议，并同时选择有价值、有可行性的业务定义相关的子协议。有了统一的协议标准，业内的数据采集与分析统一，便于估价与大数据融合的拓展与利用；利于产品线的推陈出新，是行业整体发展的加速剂。

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