房地产市场数据挖掘及分析方法探讨.doc

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1、房地产市场数据挖掘及分析方法探讨作者：陈蓉泉来源：《现代经济信息》2013年第19期        摘要：随着社会的不断发展，房地产行业想要在日益激烈的竞争中保持竞争优势，信息资源的整合以及分析起到了越来越大的作用。数据挖掘这等房地产用于市场预测以及分析的新技术应运而生。本文主要从数据挖掘在房地产行业市场研究中体现的价值入手，分析了数据挖掘在房地产行业进行市场研究，尤其是对于客户信息的引用，从数据挖掘的概念以及价值来进行深入探讨。        关键词：房地产产业；数据挖掘；技术；市场        中图分类号：F293.3文献标识码：A文章编号

2、：1001-828X（2013）10-0-02        一、引言        近几十年来，随着社会经济的不断发展，很多的新型产业在不断地发展当中，在这其中，发展最为迅猛的是房地产产业。目前我国的房地产行业已然逐步变成了能对我国社会经济发展产生重大影响的产业部门，房地产产业给企业家带来了巨大的经济效益，增加了国民经济的发展的收入，并在经济发展的过程当中占主导地位，这使得许多的企业家投入房地产产业的投资当中，房地产行业在一时之间商业价值迅速增大，然而伴随着房地产行业的快速发展，我国的房地产行业越来越多的问题被凸显出来，如房屋空置率居高不下，房

3、价增长幅度过快，房地产业投资过度等。而数据挖掘技术中的神经网络模拟法，可以充分对房地产市场进行预测以及分析，并且可以得出可靠的结论，降低问题所引发的风险，这样才能够保障房地产产业能够健康并稳健地发展。        二、房地产行业需要数据发掘技术支持        由于市场的竞争日益加大，很多新型产业由于得到不较为合理的发展需求而一夜倒闭，因此房地产行业想要在日益加剧的竞争中取得胜利，就需要有准确的市场判断与充分的信息支持。行业信息，客户信息以及经济环境等大量的信息数据积累是房地产行业市场运作的主要参考。在面对成几何级数快速增长的庞大数据，房地产

4、行业需要一个可以将庞大数据转化为有价值知识的有力分析数据工具。否则也只是空有丰富数据但是可用信息贫乏的数据坟墓。        数据挖掘，就是一项数据处理的有效工具，它可以从庞大的数据中发现潜在的模式以及关联，并且能有效的进行预测性分析。在一些统计学、人工智能等数据库技术领域有着广泛的应用。数据挖掘有助于充分看清业务发展趋势，最大化的对未来结果进行预测，并且帮助房地产行业所面临的问题分析出解决的关键性因素，使得企业保持竞争优势地位。        三、数据挖掘在房地产行业的应用        数据挖掘技术在众多领域有着广泛应用，且成效卓著，因而逐

5、渐被应用于房地产行业的相关工作和研究。        （一）数据挖掘的概念        数据挖掘是一项针对企业庞大的信息存储进行系统的理解以及检查雏菊的工具。数据挖掘可以根据预先设定的商业目标，对庞大的数据进行分析探索，寻找出数据中隐含的商业经济规律，并且生成相对应的预测分析模型。        数据挖掘由于所发现的都是可执行，可以理解以及目前未知的信息，所以也常常被称之为KnowledgeDiscoveryinDatabases即知识发现。与传统的统计分析技术相比较，数据挖掘技术能更好地与数据库进行结合，而且数据挖掘技术中用以发现信息中隐藏的

6、商业规律已经不仅仅局限于统计技术，其中遗传算法，神经网络，自组织图，神经模糊系统等逐渐发展而出。数据挖掘技术发现的信息只是，不仅可以用于预测模型的构建，更可以被统计分析师用以丰富背景只是，然后在适应的时候运用到数据分析中。        描述与预测是一般情况下数据挖掘的两类任务。描述性的数据挖掘任务主要是用来刻画数据库中数据所存在的一般特性。而预测性的数据挖掘任务则主要是以目前的数据为基础，通过不断的推算以进行未来预测。具体来说，数据挖掘技术主要可以处理一下几种问题：        1.关联分析。所谓关联规则，则是在同一件事中出现不同项时，寻找属

7、性间的相关性。例如在某个项目住宅的目标客户对该项目各个方面评价的相关性分析，所寻找的是某些事件时间上的关联，如房地产周期以及该项目的股票涨跌等。        2.预测与分类。分类是根据预设好的标准以及类别，将数据库中所记录的信息进行分类，如根据房地产客户消费决策模式，建立预测模式，为潜在客户的职业家庭，收入等个人属性分类，预测出其在购房方面可消费支出。房地产行业客户可以分为实际客户，潜在客户与购买者，想要如此分类，分类系统则会产生相应的规则：如果该客户愿意并且可以承担每个月XX元的月供，并且在X年内计划在某地区进行购房，他/她则是潜在客户；而进

8、行过至少一次业务询问的客户，则是购买者。        3.聚类。聚类是想数据库整体分成不同的群组，使得群组与群组直接的差别明显化，并且