摘要：在当今大数据时代，各种数据挖掘和新技术手段纷至沓来，为房地产市场研究领域带来更多的机遇与活力。简要概述了在当前市场环境下，大数据分析在房屋交易、市场监测、服务监控、风险预警等领域的实际应用与创新方式。

关键词：房地产，市场监测，数据融合，大数据平台，价格指数

近年来，我国房地产市场持续高速发展，存在价格上涨过快、市场供求结构失衡等问题。随着各地相继落实“一城一策、因地制宜"，监管部门迫切需要通过大数据应用，实时获取各城市市场交易情况、价格走势、风险预警等相关数据信息，也需要搭建一个可视化智能服务监控平台。

那么接下来的问题是，我们需要从哪些方面进行平台搭建？大数据运用能解决市场存在的哪些问题？如何能更好地为网签交易平台提供先进的数据资源和技术手段？本文将为读者解答上述问题，同时将介绍国信达企业在房地产大数据领域开创的佳绩。

1 市场现状与平台需求

房地产市场监管过程中常常遇到诸多挑战，例如房源底数不清、主体信用参差不齐、各类材料多次提交、投诉和问题解决难、及时陛与实时性不佳、交易需进一步规范等诸多难点，使得监管服务流程受阻，问题解决进程变得缓慢。所谓房源底数不清，是指多数政府主管部门尚未掌握全面的房产信息，往往只了解可进行产权登记的商品房，而对未登记的房产底数不了解。而市场管理需要对供求总量有所把握，才能制定合理的市场调控政策。所谓及时性和实时性不佳是指，目前主管部门对市场交易的了解往往来源于交易网签数据，而网签这一行为往往发生在买卖双方合同签订、买方贷款审批之后，因而存在一定的时滞，无法反映快速变化的房地产市场。

在此背景下，房地产交易的网签及管理平台为实现快速升级，需要解决以下六点问题：交易房源全覆盖、市场主体全参与、交易环节全打通、监测监管全维度、公共服务全纳入、运营服务全方位。从而达到房源存量数据清晰，主体覆盖全面无遗漏，交易价格透明，市场数据及时，数据互通互联，能够支撑租购同权落地，同时信息服务和监管可以得到加强，投诉和问题解决及时等多方面利好举措。

2 数据分析与应用方向

2.1 房产交易管理数据基础

要达到上述建设目标，数据基础非常重要，支撑交易管理平台的楼盘表数据应实现存量房源全覆盖，既包括商品房，也包括非商品房；既包括房产的物理属性，也包括房产的空间属性。

除了房产的物理属性数据以外，还需要获取实时的市场活力数据。通过实时监测全网市场买卖、租赁、营销等市场行为，实时获取市场主体的各类信息，如新房供应、二手房供应、租赁房产供应、成交周期等。

2.2 数据分析内容及方向

2.2.1 主体数据交叉核验

市场主体的规范度是重要的管理指标，而网签备案是重要手段，备案率则是重要的考核指标。通过对市场活力数据的分析，可以获得挂牌房产数量、挂牌下降房产数量、经纪机构房源量、经纪人数量等主体数据，将这些数据与网签备案房产数量、备案时间、备案价格进行交叉核验，可以发现市场不规范行为，如备案价格偏低、未及时备案、虚假挂牌、虚假房源等，为市场监管提供依据。

2.2.2 挂牌房源核验

虚假房源往往是不规范交易的开始，通过虚假房源、虚假价格对市场形成干扰，而挂牌房源核验则可以有效解决这一问题。具体方式包括房源备案申请、房源位置确认、房源备案审核、房源赋码等相关操作步骤。通过这一系列手段，实现一房一码，真实房源乃至真实价格，为规范的市场环境提供了前提。

2.2.3 优化不动产交易流程

在不动产交易过程中，需要进行合同网签备案、缴纳税费及不动产登记诸多流程，诸多材料往往需要多次提交，给买卖双方带来了诸多不便。通过房源数据全覆盖及一房一码，房产交易所需的诸多资料可在网上提交及审核，尤其在合同网签备案环节，可以实现完全线上提交、审核及办结。从而减轻群众负担，提高主管部门“放管服"力度。

在一房一码实现房管部门、税务部门、登记部门共享后，通过房屋编码，可以查询合同备案信息、计税参考价格等数据，可大大提高后续流程办理效率。

2.2.4 提供价格参考杜绝价格乱象

房产交易过程中的诸多不规范行为往往源于交易双方、经纪人之间信息的不对称。通过对房地产属性数据和价格数据的建模分析，可以建立不同层面的市场价格参考，从房屋价、小区价、片区价、行政区价、全市均价各个维度，全面了解市场价格状况和走势。通过政府公开网站提供全面的价格参考，提高市场透明度，降低市场各类欺骗行为见图4。

2.2.5 购房人宜居指南

除了对市场的监管外，还可以为购房者提供宜居指南这类服务功能，平台系统通过设置片区评分功能，对教育、医疗、交通、商业、办公、文娱、房产等多个维度，进行综合指标模型的评分，通过大数据应用，快速找到该城市的利好片区、利好小区，符合购房者需求的房源信息见图5。

在决策分析方面，可打造一个BI系统，将监管指标、监测指标和运行指标整合在一起，应用于市场供需分析、价格分析、交易行为、监测指标等诸多方面。

3 数据与服务能力要求

要实现上述功能，需要政府主管部门或服务供应商具备诸多数据能力和服务能力。

3.1 全覆盖楼盘表数据采集与融合能力

一方面，对于已登记的房产楼盘表可以通过网签数据和不动产登记数据建立，对于未登记房产楼盘表则需要进行现场数据的采集。同时需要对不同来源的房地产基础数据和空间数据进行融合，提取出规范完整的楼盘表数据。通过对多源异构的数据集进行抽取、转换、加载等环节，动态构建数据处理过程，使复杂的数据项规范化。另一方面，以技术带动数据治理能力，提升数据分析的效率和质量为目的，采用多维度数据融合，打造出服务交易管理的房地产时空大数据平台。

3.2 位置服务与空间计算能力

房产具有明显的空间属性，同时在不同的管理阶段往往以不同的名称来标识，这往往带来应用过程中的困扰。因此需要基于地名地址库，完成各行业地名地址解析，并实现标准化、专业化服务，能够实时更新房地产周边民生POI数据，并提供可视化的展现服务，有效提升位置服务与空间计算能力，实现地图快速找房与空间统计。

3.3 自动估价能力

要实现平台提供价格参考功能，需要有庞大的自动估价计算能力。通过提取房地产特征属性，分析属性与价格之间的关系，建立自动估价模型，实时采集市场价格数据，快速进行房产自动估价，为买卖双方提供价格参考。

3.4 地图可视化服务能力

基于房地产时空大数据平台，通过技术手段，加载各类需要地图可视化的内容，服务各类分析与管理工作。通过引入地图可视化服务能力，令房地产市场实现可视化监管。

3.5 市场监测与市场研究能力

在市场监测和预警方面，需要实时监测全国市场供求、交易、价格、风险等主体行为，及时对异常情况做出预警和预报。

国信达数据与清华大学房地产研究所联合研发了中国房地产二手房价格指数，并建立全国新房价格、二手房价格、租金、指数分析系统，可以全面提升统计分析与市场研究能力。

3.6 软件及数据接口开发能力

为实现与其他部门数据共享，服务机构需要提供数据接口开发服务，方便集成数据应用，需要提供基于房地产时空数据的应用软件开发服务，融入业务管理流程，进行网签服务与监管平台开发的同时，协助服务平台进行日常运营和数据维护，以高效的平台运营能力，快速解决房地产交易中存在的问题和风险。

4 总结

在以往的房产交易管理中，主管部门偏重管理与审核，常常忽略市场数据的分析及应用，忽略提升市场透明度及对管理对象的服务。本文通过对房产交易领域的问题人手，提出了解决这些问题的目标、方向及技术手段。希望通过对房产数据的全面采集、整合及分析，及时了解市场供求关系、价格趋势，及时掌握市场不规范行为，及时提供各类与房产相关的市民服务，切实提高政府执政能力。提高政府“放管服"水平。