大数据在房地产行业四大创新性应用
随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，而云计算的诞生，更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着房地产行业管理者的神经，搅动着房地产行业管理者的思维；大数据在房地产行业释放出的巨大价值吸引着诸多房地产行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为房地产行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。
大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。那么，对于房地产行业来说，管理者应该如何来借助大数据为房地产行业的运营管理服务呢？同时大数据应用又将如何突出其在房地产行业的情报价值呢？对此，乐思大数据情报信息中心从以下四个方面整理总结了大数据在房地产行业的创新性应用。
一、大数据有助于精确房地产行业市场定位
成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。房地产行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽房地产行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解房地产行业市场构成、细分市场特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。
企业想进入或开拓某一区域房地产行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了房地产行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。
企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对房地产行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供房地产行业研究人员分析和判断。在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数据挖掘和信息采集技术不仅能给研究人员提供足够的样本量和数据信息，还能够建立基于大数据数学模型对未来市场进行预测。当然，依靠传统的人工数据收集和统计显然难以满足大数据环境下的数据需求，这就需要依靠相关数据公司(如深圳乐思软件)自动化数据采集工具的帮助。
二、大数据成为房地产行业市场营销的利器
今天，从搜索引擎、社交网络的普及到人手一机的智能移动设备，互联网上的信息总量正以极快的速度不断暴涨。每天在Facebook、Twitter、微博、微信、论坛、新闻评论、电商平
台上分享各种文本、照片、视频、音频、数据等信息高达的几百亿甚至几千亿条，这些信息涵盖着、商家信息、个人信息、行业资讯、产品使用体验、商品浏览记录、商品成交记录、产品价格动态等等海量信息。这些数据通过聚类可以形成房地产行业大数据，其背后隐藏的是房地产行业的市场需求、竞争情报，闪现着巨大的财富价值。
在房地产行业市场营销工作中，无论是产品、渠道、价格还是顾客，可以说每一项工作都与大数据的采集和分析息息相关，而以下两个方面又是房地产行业市场营销工作中的重中之重。一是通过获取数据并加以统计分析来充分了解市场信息，掌握竞争者的商情和动态，知晓产品在竞争群中所处的市场地位，来达到“知彼知己，百战不殆”的目的；二是企业通过积累和挖掘房地产行业消费者档案数据，有助于分析顾客的消费行为和价值趣向，便于更好地为消费者服务和发展忠诚顾客。
以房地产行业在对顾客的消费行为和趣向分析方面为例，如果企业平时善于积累、收集和整理消费者的消费行为方面的信息数据，如：消费者购买产品的花费、选择的产品渠道、偏好产品的类型、产品使用周期、购买产品的目的、消费者家庭背景、工作和生活环境、个人消费观和价值观等。如果企业收集到了这些数据，建立消费者大数据库，便可通过统计和分析来掌握消费者的消费行为、兴趣偏好和产品的市场口碑现状，再根据这些总结出来的行为、兴趣爱好和产品口碑现状制定有针对性的营销方案和营销战略，投消费者所好，那么其带来的营销效应是可想而知的。因此，可以说大数据中蕴含着出奇制胜的力量，如果企业管理者善于在市场营销加以运用，将成为房地产行业市场竞争中立于不败之地的利器。
三、大数据支撑房地产行业收益管理
收益管理作为实现收益最大化的一门理论学科，近年来受到房地产行业人士的普遍关注和推广运用。收益管理意在把合适的产品或服务，在合适的时间，以合适的价格，通过合适的销售渠道，出售给合适的顾客，最终实现企业收益最大化目标。要达到收益管理的目标，需求预测、细分市场和敏感度分析是此项工作的三个重要环节，而这三个的环节推进的基础就是大数据。
需求预测是通过对建构的大数据统计与分析，采取科学的预测方法，通过建立数学模型，使企业管理者掌握和了解房地产行业潜在的市场需求，未来一段时间每个细分市场的产品销售量和产品价格走势等，从而使企业能够通过价格的杠杆来调节市场的供需平衡，并针对不同的细分市场来实行动态定价和差别定价。需求预测的好处在于可提高企业管理者对房地产行业市场判断的前瞻性，并在不同的市场波动周期以合适的产品和价格投放市场，获得潜在的收益。细分市场为企业预测销售量和实行差别定价提供了条件，其科学性体现在通过房地产行业市场需求预测来制定和更新价格，最大化各个细分市场的收益。敏感度分析是通过需求价格弹性分析技术，对不同细分市场的价格进行优化，最大限度地挖掘市场潜在的收入。
大数据时代的来临，为企业收益管理工作的开展提供了更加广阔的空间。需求预测、细分市场和敏感度分析对数据需求量很大，而传统的数据分析大多是采集的是企业自身的历史数据来进行预测和分析，容易忽视整个房地产行业信息数据，因此难免使预测结果存在偏差。企业在实施收益管理过程中如果能在自有数据的基础上，依靠一些自动化信息采集软件来收集更多的房地产行业数据，了解更多的房地产行业市场信息，这将会对制订准确的收益策略，盈得更高的收益起到推进作用。
四、大数据创新房地产行业需求开发
随着论坛、博客、微博、微信、电商平台、点评网等媒介在PC端和移动端的创新和发展，公众分享信息变得更加便捷自由，而公众分享信息的主动性促使了“网络评论”这一新型舆论形式的发展。微博、微信、点评网、评论版上成千上亿的网络评论形成了交互性大数据，其中蕴藏了巨大的房地产行业需求开发价值，值得企业管理者重视。
网络评论，最早源自于互联网论坛，是供网友闲暇之余相互交流的网络社交平台。在微博、微信、论坛、评论版等平台随处可见网友使用某款产品优点点评、缺点的吐槽、功能需求点评、质量好坏与否点评、外形美观度点评、款式样式点评等信息，这些都构成了产品需求大数据。同时，消费者对企业服务及产品简单表扬与评批演变得更加的客观真实，消费者的评价内容也更趋于专业化和理性化，发布的渠道也更加广泛。作为房地产行业企业，如果能对网上房地产行业的评论数据进行收集，建立网评大数据库，然后再利用分词、聚类、情感分析了解消费者的消费行为、价值趣向、评论中体现的新消费需求和企业产品质量问题，以此来改进和创新产品，量化产品价值，制订合理的价格及提高服务质量，从中获取更大的收益。
大数据，并不是一个神秘的字眼，只要房地产行业企业平时善于积累和运用自动化工具收集、挖掘、统计和分析这些数据，为我所用，都会有效地帮助自己提高市场竞争力和收益能力，盈得良好的效益。
进入世纪以来，国内地房地产市场日趋火爆，创造出了一个又一个地财富奇迹，在很多地区，房地产业甚至成为当地经济发展地支柱.在这种大地风潮之下，人们纷纷涌向房地产领域，不论之前做过何种工作，仿佛一旦进入房地产就可以资产翻倍.然而，经过几年盲目地火爆之后，房地产市场地泡沫不断增大，国家和政府也已经意识到了这个问题，一些调控措施不断出台，房地产市场终于开始逐渐回归理性.那么，国内房地产业未来地趋势又是如何，当房地产企业不再暴利之后，房地产市场是否会如有些人所想地那样彻底崩盘亦或是逐步走下坡路呢？本文认为对这个问题地思考将有助于今后房地产市场地规范化发展.虽然在过去地几年中房地产市场展现出了不完善地一面，但是我们有理由相信，在国内作为有着刚性住房需求地房地产业依然会继续稳定地发展下去，而本文地研究在理论上金额以指导我们今后更好地完善这个产业. 中国房地产业发展现状 房地产投资状况 从目前国内房地产地经济来源分析，房地产投资依然呈现出不断增长地态势，占全社会固定资产投资地比重也比较大.这种投资一方面来自国内民间资本地投入，另一方面就是国际投资.其中前者是主要投资来源，占到国内房地产市场投资总额地绝大部分，年这一比例约在左右，而从增长速度来看，除了年有较小回落，年至年都保持了高速增长状态，年随着国内房地产调控政策地出台，这一数据又逐渐开始归落.从投资结构来看，投资对象则逐渐由商业营业用房转向住宅投资.资料个人收集整理，勿做商业用途 房地产开发状况 根据中国房地产协会地统计数据，国内房地产开发整体呈现出两个特点，一是新开工面积增多，竣工面积增速减缓.随着国内对房地产市场政策地一些改变，一些开放商对土地地囤积情况逐渐向使用过渡，开工情况增加很多，但是为了保证足够地利益，往往故意要求施工单位减缓进度，导致竣工面积地增长很缓慢.二是拆迁规模受到遏制，但土地控制形势依然严峻.随着房地产开发不断出现地负面拆迁新闻，国家也对此越来越重视，相继出台了若干文件用于规范拆迁规模和方式，但是土地使用依然难以得到控制，这其中既有开放商地想法，也有地方政府地授意，而且开发过程中屡屡出现经济问题.国家审计署发布地《个市县年至年土地管理及土地资金审计结果》，列举了个市县在土地出让、征用及相关资金管理使用中存在一些不合规、不规范地问题，实际情况可能远不止如此.国土资源部和监察部年联合召开地电视电话会议中，通报了年月至年月全国“未报即用”违法用地清查整改情况，个省（区、市）不同程度存在“未报即用”违法用地现象，其中包括一些国家和省级重点项目.至今年月日，全国共清理“未报即用”违法用地案件宗，涉及土地总面积万亩，其中耕地面积万亩.资料个人收集整理，勿做商业用途 房地产销售状况 从房地产市场地销售情况来看，销售量呈现出一定地波动，从年至年，销售量不断增加，即使在年中间有过短暂回落，但是从全年来看，销售量仍然是增加地，国家统计局公布地数据显示，年全国商品房销售面积亿平方米，比上年增长，首度超过亿平方米.尽管面临严厉地楼市调控，商品房开发投资全年同比增速仍然达到.但是这一情况到年随着国家调控地坚决执行而发生了改变，数据报道年房地产市场相比年下降了左右，且这一比例依然在继续增加中.但是房地产销售价格和销售量有所不同，虽然调控力度很大，但是房价近年来依然处于高位运行，虽然在个别地区稍有回落，但是不具代表性，从全国范围来看，房地产价格依然较高.从房地产市场地需求来看，受中国城镇化运动地影响以及年轻人落户城市地主观意愿，房地产地刚性需求依然很强，而且还有一个很重要地因素就是投资性购房热度依然不减.中国城镇化是目前世界上有人类历史以来最大规模地城镇化，在“十一五”期间城镇化已经到了，规模是非常巨大地，这场城镇化运动也使中国人地生活发生了非常深刻地变化，也直接
大数据各产业应用 方案
目录 1.大数据概述 (6) 1.1.概述 (6) 1.2.大数据定义 (6) 1.3.大数据技术发展 (8) 2.大数据应用 (11) 2.1.大数据应用阐述 (11) 2.2.大数据应用架构 (13) 2.3.大数据行业应用 (13) 2.3.1.医疗行业 (13) 2.3.2.能源行业 (14) 2.3.3.通信行业 (14) 2.3.4.零售业 (15) 3.大数据解决方案 (16) 3.1.大数据技术组成 (16) 3.1.1.分析技术 (16) 3.1.1.1.可视化分析 (16) 3.1.1.2.数据挖掘算法 (16) 3.1.1.3.预测分析能力 (16) 3.1.1.4.语义引擎 (16) 3.1.1.5.数据质量和数据管理 (17) 3.1.2.存储数据库 (17) 3.1.3.分布式计算技术 (18) 3.2.大数据处理过程 (20) 3.2.1.采集 (20) 3.2.2.导入/预处理 (21) 3.2.3.统计/分析 (21) 3.2.4.挖掘 (21) 3.3.大数据处理的核心技术-Hadoop (21) 3.3.1.Hadoop的组成 (22) 3.3.2.Hadoop的优点： (25) 3.3.2.1.高可靠性。 (25) 3.3.2.2.高扩展性。 (25) 3.3.2.3.高效性。 (25) 3.3.2.4.高容错性。 (25) 3.3.3.Hadoop的不足 (25) 3.3.4.主要商业性“大数据”处理方案 (26) 3.3.2.5.IBM InfoSphere大数据分析平台 (26) 3.3.2.6.Or a c l e Bi g Da t aApplianc (27) 3.3.2.7.Mi c r o s o f t S QLServer (27) 3.3.2.8.Sybase IQ (28)
近五年中国房地产发展变化 2016年 巴曙松：中国房地产行业还在收缩的大趋势 目前一线城市的房地产价格上涨和绝大部分三、四线城市的高库存是并存的，所以没有改变中国的房地产市场目前库存量过大，以消化库存为主，整个行业还在收缩的大趋势。 观点地产网讯：4月12日消息，著名经济学家巴曙松在深圳出席活动时表示，目前一线城市的房地产价格上涨和绝大部分三、四线城市的高库存是并存的，所以没有改变中国的房地产市场目前库存量过大，以消化库存为主，整个行业还在收缩的大趋势。 巴曙松指出，即使是一线城市，房地产的新屋销售和新开工面积之间的传导周期越来越长，这是典型的行业在逐步收缩的趋势。 关于近期部分一线城市房价快速上涨，巴曙松认为，跟这些一线城市长期供应不足有关，如，与一线城市长期土地供应不足，容积率定得偏低，对于人员流动趋势判断没有充足的预见性等，都有直接的关系，但这个改变不了整个房地产行业逐步在往下回落的趋势。 对此，他提出建议要化弊为利，2013年国家发改委发布的《新型城镇化规划》，没有引起足够的关注，但这是一个非常重要的规划，其中强调城市土地建设。 他表示，房价上涨的城市基本上是老百姓用自己的货币选票选出的中心城市。下一步配套的改革要变成城市群发展的动力，比如深圳，如果地价上涨让很多制造环节在深圳有压力，就应该主动迁到东莞、惠州。相应的，深圳和东莞、惠州的地铁、城际的交通、生活的便利就要打破原来的土地制度、公共交通、基础设施制度，要有城市群的布局规划大格局。 巴曙松总结称，要把一线城市房价上涨的压力顺势引导成建设未来城市群的正面发展动力。 2015年 2015年中国房地产现状分析：走上转型之路 目前，房地产依然是中国经济的核心问题。从2015年中国房地产现状分析情况
■胡葆森/文 中国房地产业起步于上世纪90年代初，至今已有25年的历史了。作为业内人士，我几乎目睹和参与了这一行业发展的全过程，对其发展的大脉络有些观察和思考，现予阶段性总结并呈上，以期与大家分享。 在25年的长期发展之后，中国的房地产业从起步、摸索、动荡、调整的过程中逐步趋于理性和成熟。这一过程又一次印证了发达国家已经总结出的一条规律——当一个国家的人均GDP 达到800~1000美元时，房地产业开始起步；达到3000美元时，行业发展开始加速；达到7000美元左右时，行业进入稳定增长期；达到12000~13000美元时，行业发展进入饱和期。2013年底，我国的人均GDP 已经接近7000美元，与发达国家总结出的规律完全契合。 再过十年，我国人均GDP 超过13000美元时，我国的房地产市场将达到供需的饱和点，行业的发展也将从顶峰开始回落。可是，作为近十四亿人口的大国，我国的城镇化率去年为53%，如不包括2.5亿非户籍人口，也只有36%，离实现70%的城镇化目标，还需要大约20年的时间。因此，我们有理由相信，作为城镇化推进的主要载体，我国房地产业在未来的15~20年内，仍有持续的增长空间。 当下： 细分时代已经到来 25年后的今天，中国房地产行业进入稳定增长期后，发展现状突出的特征就是“细分”。这种细分表现在以下几个方面。 1. 市场的细分。 当市场真正处于理性后，行业的基本属性开始发挥作用，商品的价值规律开始发挥作用，供求关系决定商品房价格短期内升降的经济学原理、城市开发总量与总体消费需求决定泡沫存在与否的道理，开始为人们所认知。
那些简单武断地预测中国房地产业何时崩盘的论断显得过于哗众取宠；一些所谓的专家学者关于“三四线城市泡沫大于一二线城市泡沫”的推断也不免显得过于草率。简言之，当市场的“六大主体”（政府、金融机构、开发商、媒体、消费者、专家学者）逐步成熟后，就不应该再像以往一样以“线”划线，以点及面，而应该根据不同城市的人口规模、地理位置、经济总量、供求状况、资源禀赋、政策导向、城市化水平等，区别判定每一个城市的市场状况。 例如：郑州、武汉、西安同属二线省会城市，武汉和西安的人口达到本省人口总数的20%左右，而郑州因设省会仅有60年历史，全市人口仅占本省人口总数的8%左右。由于地处全国交通枢纽位置，加之中原经济区、国家航空港经济综合实验区、高铁十字枢纽等有利因素，与武汉、西安相比，作为1.06亿人口的河南省省会城市，郑州城市化的提升空间势必大于其他两市。 即使在目前的市场环境下，三四线城市的发展也不均衡，一些四线县级城市如神木县等，因在建规模过大，供需严重失衡；但在一些城镇化快速推进的中西部人口大县，仍不乏“日光盘”案例。因此，我们在判定市场状况时，还是应回到它的基本面上，按照相关的基本指标对其做出细分和判断。 2. 开发商的细分。 在经过了二十多年的发展后，开发商阵营在不断地进行分化。 以企业概念区分，有价值观驱动型，也有商业利益驱动型；有战略导向型，也有机会导向型；有上市公司，也有非上市公司；有激进扩张型，也有稳健甚至保守型；有跨国、跨省扩张型， 也有区域发展型；有多业态综合开发型，也有单业态专业开发型。 2004年“8·31大限”后，房地产的资本属性日益显露，与资本市场完成对接的上市公司加快了在全国一二线城市的布局步伐，迅即拉开了市场格局调整的大幕。
大数据时代下的创新思维 一、大数据时代下的创新思维 一、过去与未来：摩尔定律的时代VS数据为王的时代 在过去的五十年里，人类整个的发展根本的动力从科技的角度来讲，就是一个摩尔定律，什么意思呢？就是在1965年的时候，英特尔公司后来的创始人摩尔先生，他提出来在今后的十几年里，半导体处理器的性能，比如说容量、计算速度和复杂程度每18个月左右可以翻一番，他也没有预想到这件事一直发生了五十年，以至于整个人类发生了天翻地覆的变化。可以这么讲，我们过去的整个的社会的科技进步、工业进步以及这个GDP的提升都是靠这个摩尔定律，如果我们把这个摩尔定律带来的电信化从过去五十年中拿去，我们会发现我们可能GDP不但没有增加，而且还在减少。那么这是过去五十年的情况，在今后二十年它又会往哪儿走呢？ 在未来的二十年里，什么决定世界经济发展的方向？我认为如果说过去五十年是摩尔定律的时代，未来二十年就是数据为王的时代。大数据会带来机器智能，也就是说让我们的计算机变得非常聪明，以至于它超过我们人类的智能。为什么这么说呢？我们刚才讲了，计算机的发展速度本身是一个指数增长，而我们人的智能的发展速度是一个线性增长，甚至还会稍微慢一点，那么一定在某一个时间点，它会重合。今天可能就是这个重合的时间点，那可能你又会问了，为什么正好在这个时间点上，我们会有这么多的数据？一个是互联网的收集和积累，再有一个就是今天各种传感器，各种智能设备，各种监控设备，它们无时无刻地不在为我们提供大量的数据。而在我们过去，因为存储量、计算量不够的时候，我们把这些数据都抛弃掉了，不是说这些数据在过去不存在现在存在，只是说我们现在因为半导体事业的发展，我们有能力、有可能来存储和处理这样一些数据。 二、什么是机器智能 在讲机器智能以前，我们就首先要说说，什么是机器智能？我们都知道1946年人类第一台电子计算机诞生了，名字叫做ENIAC（电子数值积分计算机）诞生。那台计算机其实计算速度只有一秒钟五千次，大概是你的手机计算速度差不多可能几十万分之一。那么计算机诞生后不久，人类其实就开始考虑，说既然这个计算机计算速度能这么快，它能不能产生一些智能？所以五十年代初的时候，计算机老祖宗阿兰图灵就提出了一个叫图灵测试的概念。什么意思呢？就是说在屏幕后面，我放一台机器放一个人，然后我们问他一个问题，比如说天为什么是蓝色的？计算机给一个，人给一个，给出的答案让我来判断，说哪一个计算机给的？哪个是人给的？如果我判断不出来，哪个答案是计算机给的或者是人给的，已经能够把这两个答案要混淆起来了，我就认为机器和人一样的智能。人类为这个目标做了20年，这20 年的发展非常不顺利，到了1970年基本上计算机还做不了任何具有智能的事情。为什么会产生这样的问题呢？或者说这20年研究为什么会走弯路呢？主要是我们完全地按照人的方式去理解机器，没有完全按机器的方式理解。 举一个例子，预测美国总统选举结果这么一个例子。比较著名的大家可能听说过盖洛普这样一个预测公司，那么它实际上是用一些传统的抽样的统计方法做一些预测，有时灵，有时不灵。即使正确的时候，基本上误差两到三个百分点，在全国范围预测能准，但是你知道竞选是一个州一个州这么算选票，它不是一人一票制，所以它从来没有做到过美国50个州全部做对的。到了2012年，有一个毛头小伙子，这个人从来以前没有名，也不是什么了不得的科学家，他就做了一件事儿，他就在互联网上比如社交网络上，比如脸书上、推特上、地方
288浅谈中国房地产行业的发展历程汤超 唐山市国文建筑有限责任公司 摘 要：中华文明自古以来已有五千年的历史，在远古时期，人类主要依靠天然洞穴，野外群居，在以后的生活中学会了钻木取火，学会了种植作物，伴随着文明的不断进化，人类懂得了如何搭建房屋遮风避雨，随着封建社会的建立，中国社会逐渐出现了大量房屋建设，宫殿林立，统治阶级的产生注定了权力的私有化，物质的私有制，所以渐渐地出现了房屋买卖和占有。 关键词：房地产；发展历程；买卖；私有制 我国房地产行业源于人类文明的初始，到西汉时期才产生比较正规的房屋买卖，当时人们并不怎么在意这个行业，但这却是一个萌芽的开端，封建社会制度转为专制，到了唐宋时期房屋买卖才得到比较广泛的发展，许多达官显贵开始通过自己占有房屋的面积大小来显示自己的身份地位，以致出现现今残存的所谓古代庄园，现在的庄园其实都是古代达官显贵的府邸。近代社会以后，常年战乱不断，以致房地产行业几近灭绝，因为战乱年代无法保障资金的财产，更多的商人和官员将眼光转移到金银和首饰之上，新中国建国以后，随着国家政权的巩固，领导阶级幻想创造一个公有制的国家，人人均等，人人平均，在新建的律法之中，严格规定废除房地产私有制，严禁个人买卖房屋或者对外租赁，所以房地产行业在法律制度下逐渐消失，随着改革开放以来，房地产中介行业渐渐苏醒，有了复苏的迹象，目前我国房地产中介行业已达到快速发展的阶段，接下来我简单描述一下我国房地产行业的发展历程： 1 房地产中介（经纪）公司的产生 房地产中介公司其实就是在房屋买卖过程中的一个枢纽，起到了承上启下的作用，在房地产行业中起到了提高市场交易效率，降低房屋交易过程中的成本，使房屋买卖更加有保障性，从而维护了买卖双方的共同利益，所以房产中介公司才可以在房地产市场中存活下来，房地产交易过程中包含房屋买卖、租赁、互换、抵押物品等多种交易，房屋买卖伴随着房地产中介的产生，两者相伴而生，相辅相成。 2 我国房地产行业的几个发展阶段 随着我国改革开放以来，经历了将近 30 多年的岁月里城，在社会经济发展城市改建、乡镇改造的国内大形势下，我国房地产行业经历了四个主要阶段，分别为经济复苏、房地产初步发展、房地产行业初具规模、房地产行业高速发展等四个阶段。 2.1 房地产行业的复苏 建国以后随着经济的逐渐复苏，人民经济得到很大改善，1980 年以后，国家对于居民城镇住房进行了一系列的改革，国家开始允许个人房屋自由买卖，但是土地依旧公有制，政府正式出台了土地有偿使用、个人建房、房地产建设综合开发等政策，中共十三大《沿着有中国特色的社会主义道路前进》报告中指出社会主义市场包括房地产市场，这明确宣告了从此我国房地产市场的诞生。 自从法律制度健全以后，全国 80% 以上的房屋所有人基本颁发了房产所有证，符合广大人民群众的利益，这为房地产市场中出现不正当交易创造了条件，做好了铺垫。 2.2 房地产的初步发展 房地产的初步发展主要表现为房地产中介公司的产生和民间个人交易的形成。初步发展时期的房地产中介服务主要大体分为三类：第一类是由政府各个事业部门事业单位性质建立的房屋交换站、房屋交易所和民间房地产交易市场，这类官方承办的房地产公司机构承担了当时社会人民交易服务的职责，人们手里多余的房产可以通过正当渠道自由买卖了，第二类是工商部门批准的房产中介企业，90 年代中后期，全国各大城市均出现大大小小的房地产中介，第三类是民间自由买卖房屋的个人，这类人或许以前从事过房地产行业，熟知房屋信息，懂得房屋交易过程中的相关法律，但是他们的基本文化不高，所以常常遭到同行人士的蔑视，通常被人称为“房纤手”、“房虫子”，虽然在房地产市场中挣到了一些钱，但大多数人还是没有大的发展。 2.3 房地产市场初具规模 随着少数人群的房屋自由买卖，渐渐地房地产中介公司被人们所接受，虽然在改革开放之前，房屋买卖并不被允许，但现今却成为一种模式，随着国家经济制度的改革，经济活动的权限也被慢慢房款，随之社会上便出现一部分经济条件好的人群开始以个人名义购买多套房屋，等待房屋价格上涨之时，以高价卖出，巨大的利润诱惑了太多的人，这时房地产行业已初具规模。 2.4 房地产行业的高速发展 进入 21 世纪以来，国民经济较之国外还是有很大差距，人民依旧是将自己的钱存至银行，每年只是吃利息，从而导致货币流通不畅，国内消费水平低下，政府为了鼓励国民消
大数据在房地产业、商业地产中的应用案例 互联网发展日新月异，以阿里、京东为代表的电商更是呼风唤雨，大有颠覆传统实体经济之势，房地产开发商和知名零售商们纷纷看到这一发展趋势，个个厉兵粟马，抢人才，建系统，整合资源，准备大干一场迎接即将到来的“大数据”时代。 对于房地产加入电商的形式认识，如果仅停留在“网上卖房”这个阶段的话，那就大错特错了，sohu中国、保利等一些知名房企确实在网上卖过房子，但那并不代表着他们进入到“大数据”时代。下面将把一些真正加入“电商”大营，进入“大数据”时代的房企和商业地产知名案例进行分享。 一、绿城试水电商。 绿城的电商概括起来就是全链条服务涵盖采购规划定制，材料采购的品质把控、设计把控、成本把控，以及提供采购流程管控、精装修配材方案与项目现场服务等。 细心的人会发现在绿城集团网站右上角，有一个其他房产公司网站不多见的栏目：绿城电商。这是绿城集团通过搭建电商集采平台，给自己加的一个新身份——专业建材服务商，即绿城开始在网上卖建材了。绿城电商不仅服务于绿城内部项目，亦向中小房地产开发企业、工程承建商、酒店连锁等领域开放。但如果将绿城电商简单地理解成卖建材那就错了，我们销售的不是产品，而是一个模式，其包括如何来做前期物资预算、采购管控、精装修配材，同时分享绿城的经验。 传统的房地产建材部品采购模式步骤过于繁复冗长，易滋生灰色地带，招投标工作费时又费力。而绿城电商模式正是试图破解这个难题，打造一个“网络商城+实体体验馆”的工程材料集采平台，优化整条供应链。
绿城电商向现在的会员体系承诺，采购价是供应商同时期的最低价，厂家承诺有更低的价格则5倍差额惩罚。赖伟央认为，低价是最次优势，前期配置、采购方案等才是核心竞争力。 而支撑起绿城电商商业模式的是“一个模式与两个支撑”。“一个模式”即通过整合资源并利用电子商务技术，简化物资采购过程，减少人为因素影响，使采购变得透明、高效、公平、专业。 绿城商城和体验馆则是支撑起该模式的两翼。绿城商城提供建材信息查询、产品下单及供应链管理等服务，提供一个充分比较和选样平台；体验馆提供各品牌产品集中展示、工艺工法解析、工程选样、实体及3D虚拟的精装样板间体验等服务。据了解，体验馆将提供12个精装修样板房，每平方米造价涵盖800~6000元。未来将建成4个体验馆，分布全国东南西北，方便工程选样。 目前，绿城商城和体验馆已营业，与绿城电商签署战略合作协议的厂家达130多家，涉及29大品类，预计到2012年年底将达到170到180家，签约合同金额达10亿元，预计到2014年达100亿元。 二、万达电商主打“大会员”王牌。 万达集团谋划一年之久，其电商代表作“万汇网”终于在2013年在武汉菱角湖万达广场、大连高新万达广场、郑州二七万达广场、郑州中原万达广场、福州仓山万达广场和福州金融街万达广场这6个广场进行实施。据了解，明年，这一范围将延展至全国所有的万达广场。 目前，万汇网提供的服务包括商家资讯、广场活动、商品导购、优惠折扣等。王健林解释说，万达的电子商务平台绝对不会是淘宝，也不会是京东，而是完全
我国大数据产业发展现状 一、产业总体情况 （一）市场规模快速增长，供给结构初步形成 市场规模快速增长。十二五以来，我国大数据产业从无到有，全国各地发展大数据积极性较高，行业应用得到快速推广，市场规模增速明显。易观国际数据显示，2011-2014年，我国大数据市场规模分别为37.4亿元、47.3亿元、59亿元和75.7亿元，年平均复合增长约为27%。易观国际同时预测，2015、2016年我国大数据市场规模将保持约30%的增长速度，在十二五末市场规模接近100亿元。 图1 2011-2016年我国大数据市场规模 37.447.3 5975.798.9129.326.7%24.7%28.4%30.7%30.7%0%5%10%15%20%25%30%35%0 20 40 60 80 100 120 140 201120122013 201420152016规模（亿元）增速 数据来源：易观国际数据，2015.1 我国已经初步形成了由互联网企业（以百度、阿里、腾讯为代表）、传统IT 厂商（以华为、联想、浪潮、曙光、用友等为代表）、大数据企业（以亿赞普、拓尔思、海量数据、九次方等为代表）共同组成的市场供给关系，但各环节发展水平不均衡，在
大数据产业链高端环节缺少成熟的产品和服务，面向海量数据的存储和计算服务较多，而前端环节数据采集和预处理，后端环节数据挖掘分析和可视化，及大数据整体解决方案等产品和服务较为匮乏。 （二）技术创新基础初具，应用驱动创新特征明显 技术创新基础初具。十二五以来，工业和信息化部、国家发展与改革委员会、科技部等部门高度重视大数据的发展，利用“核高基”科技重大专项、电子发展基金等进行了前沿部署，针对互联网和大数据发展的迫切需求，安排了非结构化数据管理研究、大型通用数据库系统研究等课题，对非结构化数据管理、大型数据管理的核心技术进行集中攻关。我国企业已经在大数据领域开始布局，不仅加强物理存储设备与处理能力的建设，也加快技术产品的研发与人才队伍的培养。 应用驱动创新特征明显。十二五以来，大数据领域由技术创新转驱动向应用创新驱动转变的趋势开始显现，很多技术和产品是在应用需求的引导下完成的创新和突破。在Hadoop、Spark、Storm等开源技术的影响下，大数据的技术壁垒越来越低，使得开展大数据业务的企业无需担忧技术实现问题，而是将更多的精力和资源投入到对需求的挖掘、分析和满足上。面对各行业的特性需求和不同用户的个性化需求，企业不断地创新出新技术、新产品、新业态和新模式。 （三）投融资活动初步兴起，行业应用成为热点方向 投融资活动初步兴起。十二五期间，我国大数据领域融资并
大数据在金融行业四大创新性应用随着网络和信息技术的不断普及，人类产生的数据量正在呈指数级增长，而云计算的诞生，更是直接把我们送进了大数据时代。“大数据”作为时下最时髦的词汇，开始向各行业渗透辐射，颠覆着很多特别是传统行业的管理和运营思维。在这一大背景下，大数据也触动着金融行业管理者的神经，搅动着金融行业管理者的思维；大数据在金融行业释放出的巨大价值吸引着诸多金融行业人士的兴趣和关注。探讨和学习如何借助大数据为金融行业经营管理服务也是当今该行业管理者面临的挑战。 大数据应用，其真正的核心在于挖掘数据中蕴藏的情报价值，而不是简单的数据计算。那么，对于金融行业来说，管理者应该如何来借助大数据为金融行业的运营管理服务呢？同时大数据应用又将如何突出其在金融行业的情报价值呢？对此，xx大数据情报信息中心从以下四个方面整理总结了大数据在金融行业的创新性应用。 一、大数据有助于精确金融行业市场定位 成功的品牌离不开精准的市场定位，可以这样说，一个成功的市场定位，能够使一个企业的品牌加倍快速成长，而基于大数据的市场数据分析和调研是企业进行品牌定位的第一步。金融行业企业要想在无硝烟的市场中分得一杯羹，需要架构大数据战略，拓宽金融行业调研数据的广度和深度，从大数据中了解金融行业市场构成、细分市场
特征、消费者需求和竞争者状况等众多因素，在科学系统的信息数据收集、管理、分析的基础上，提出更好的解决问题的方案和建议，保证企业品牌市场定位独具个性化，提高企业品牌市场定位的行业接受度。 企业想进入或开拓某一区域金融行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了金融行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。 企业开拓新市场，需要动用巨大的人力、物力和精力，如果市场定位不精准或者出现偏差，其给投资商和企业自身带来后期损失是巨大甚至有时是毁灭性的，由此看出市场定位对金融行业市场开拓的重要性。只有定位准确乃至精确，企业才能构建出满足市场需求地产品，使自己在竞争中立于不败之地。但是，要想做到这一点，就必须有足够量的信息数据来供金融行业研究人员分析和判断。在传统情况下，分析数据的收集主要来自于统计年鉴、行业管理部门数据、相关行业报告、行业专家意见及属地市场调查等，这些数据多存在样本量不足，时间滞后和准确度低等缺陷，研究人员能够获得的信息量非常有限，使准确的市场定位存在着数据瓶颈。随着大数据时代的来临，借助数
https://www.doczj.com/doc/a77708781.html, 房地产行业大数据分析的作用 在房地产行业，有一个明显的迹象表明，数据分析正在发挥更多的作用。例如，房地产企业通过使用数据挖掘技术，从不同的阶层了解人们的住房需求，并做出改变以适应不同的住房需求。交易价格、上市价格、数量和其他关键指标都可以帮助咨询师给出相对准确的估计价格。 然而，这并不是房地产行业现在已经达到的终点。作为房地产行业的一名见多识广的内部人，你必须从市场中获取更多有价值的信息，以发掘销售线索，拓展业务。因此，您应该清楚您的目标是什么，为什么要使用这些数据。
https://www.doczj.com/doc/a77708781.html, 一、房地产大数据可以帮助你更好的了解客户住房需求 这些数据虽然不可能满足客户所有的住房需求，但我们可以在大多数客户中找到一些共性。为了更好地了解客户的需求，我们需要通过培训历史客户记录数据或统计数据挖掘客户的行为。 数据采集可以通过不同的方式。对于一些企业来说，他们更喜欢在社交媒体平台上爬取，这些平台可以显示出用户的习惯、行为、偏好和情感数据，他们可以通
https://www.doczj.com/doc/a77708781.html, 过使用自动网络爬虫工具，比如八爪鱼，来轻松提取数据，可以从大多数网站收集数据。我们还可以使用分类或聚类算法来对客户的需求分类。 例如，工作的性质、习惯和生活条件，甚至购买和浏览历史记录都可以被列为值得挖掘的数据，我们可以使用基于云的技术来过滤、计算和优化客户群体，包括高质量的客户、潜在的客户、根据他们的特点，从不同的维度来给客户推广。 二、房地产大数据有助于精确行业市场定位 企业想进入或开拓某一区域房地产行业市场，首先要进行项目评估和可行性分析，只有通过项目评估和可行性分析才能最终决定是否适合进入或者开拓这块市场。如果适合，那么这个区域人口是多少？消费水平怎么样？客户的消费习惯是什么？市场对产品的认知度怎么样？当前的市场供需情况怎么样？公众的消费喜好是什么等等，这些问题背后包含的海量信息构成了房地产行业市场调研的大数据，对这些大数据的分析就是我们的市场定位过程。
1.广州市房地产业的宏观环境分析 1.1政治环境 十二届全国人大二次会议李克强总理工作报告中多处涉及房地产行业的内容，2014年中央调控方向基本告别“一刀切”，更注重增加供应和差异化调控。住房保障方面，提高大城市保障房比例具有新意，而更大规模加快棚改和城中村改造，对房企的未来城市布局和市场选择有指引意义。 （1）关于房地产“双向调控”政策 针对不同城市情况分类调控，增加中小套型商品房和共有产权住房供应，抑制投机投资性需求，促进房地产市场持续健康发展。“双向调控”，是指在中央房地产调控长效机制“过渡期”内，实施“托底盖帽”的双向调控方针。其中以政府提供最基本住房保障为“托底”，以抑制因过度投机导致的房价过快上涨是“盖帽”。“双向调控”思路主要有三点：首先，2014年调控政策仍将呈现“差别化”的特征，热点城市抑制投资投机需求，非热点城市政策调控相对会定向宽松；其次是强调保障房工作，“双轨制”解决城镇化后顾之忧；此外在长效性调控机制尚未出台之前，以限购为主的行政化手段与经济手段、市场手段会并存，但是，经济手段、市场手段会逐渐突出。房地产调控是必要的，以限购为主的调控目的是让中国楼市更加理性更加健康，但决不能把中国楼市未来发展的希望只寄托于调控，而更需要中央和地方做好长期房地产导向型规划、更加精准的微观调整以及越来越开放的市场机制。2013年，房地产政策的核心是宏观稳、
微观活，全国整体调控基调贯彻全年始终，不同区域政策导向出现分化。2013下半年，新一届政府着力建立健全长效机制、维持宏观政策稳定，党的十八届三中全会将政府工作重心明确为全面深化改革；不动产登记、保障房建设等长效机制工作继续推进，而限购、限贷等调控政策更多交由地方政府决策。 （2）关于保障房建设 去年新开工保障性安居工程660万套，基本建成540万套。今年将加大保障性安居工程建设力度，2014年中央预算内投资拟增加到4576亿元，重点投向保障性安居工程等领域，拟新开工700万套以上，其中各类棚户区470万套以上，加强配套设施建设。提高大城市保障房比例，推进公租房和廉租房并轨运行。要创新政策性住房投融资机制和工具，采取市场化运作方式，为保障房建设提供长期稳定、成本适当的资金支持。各级政府要增加财政投入，提高建设质量，保证公平分配，完善准入退出机制，年内基本建成保障房480万套，让
大数据应用与案例分析 当下，”大数据”几乎是每个IT人都在谈论的一个词汇，不单单是时代发展的趋势，也是革命技术的创新。大数据对于行业的用户也越来越重要。掌握了核心数据，不单单可以进行智能化的决策，还可以在竞争激烈的行业当中脱颖而出，所以对于大数据的战略布局让越来越多的企业引起了重视，并重新定义了自己的在行业的核心竞争。 在当前的互联网领域，大数据的应用已十分广泛，尤其以企业为主，企业成为大数据应用的主体。大数据真能改变企业的运作方式吗?答案毋庸置疑是肯定的。随着企业开始利用大数据，我们每天都会看到大数据新的奇妙的应用，帮助人们真正从中获益。大数据的应用已广泛深入我们生活的方方面面，涵盖医疗、交通、金融、教育、体育、零售等各行各业。 大数据应用的关键，也是其必要条件，就在于"IT"与"经营"的融合，当然，这里的经营的内涵可以非常广泛，小至一个零售门店的经营，大至一个城市的经营。以下是关于各行各业，不同的组织机构在大数据方面的应用的案例，并在此基础上作简单的梳理和分类。 一、大数据应用案例之：医疗行业 Seton Healthcare是采用IBM最新沃森技术医疗保健内容分析预测的首个客户。该技术允许企业找到大量病人相关的临床医疗信息，
通过大数据处理，更好地分析病人的信息。在加拿大多伦多的一家医院，针对早产婴儿，每秒钟有超过3000次的数据读取。通过这些数据分析，医院能够提前知道哪些早产儿出现问题并且有针对性地采取措施，避免早产婴儿夭折。 它让更多的创业者更方便地开发产品，比如通过社交网络来收集数据的健康类App。也许未来数年后，它们搜集的数据能让医生给你的诊断变得更为精确，比方说不是通用的成人每日三次一次一片，而是检测到你的血液中药剂已经代谢完成会自动提醒你再次服药。 二、大数据应用案例之：能源行业 智能电网现在欧洲已经做到了终端，也就是所谓的智能电表。在德国，为了鼓励利用太阳能，会在家庭安装太阳能，除了卖电给你，当你的太阳能有多余电的时候还可以买回来。通过电网收集每隔五分钟或十分钟收集一次数据，收集来的这些数据可以用来预测客户的用电习惯等，从而推断出在未来2~3个月时间里，整个电网大概需要多少电。有了这个预测后，就可以向发电或者供电企业购买一定数量的电。因为电有点像期货一样，如果提前买就会比较便宜，买现货就比较贵。通过这个预测后，可以降低采购成本。 维斯塔斯风力系统，依靠的是BigInsights软件和IBM超级计算机，然后对气象数据进行分析，找出安装风力涡轮机和整个风电场最佳的地点。利用大数据，以往需要数周的分析工作，现在仅需要不足1小时便可完成。
买房还是卖房 未来十年的房地产行业发展趋势 讲师:李豪 课程介绍:随着2015-2016年初房地产新政策的出台,各房地产企业和房地产项目公司面临着新的机遇下挑战。中国房地产下一步在哪里?限购、限贷、限价等政策1线城市是否取消还是仍旧,目前是机遇还是危机,住宅市场是否好做还是商业市场有机会,这些问题都困扰着每一位中国房地产业人士。本课就新政策之后房地产行业的发展趋势,从国家政策、经济、国策、产业等多方面展开分析和阐述,对以上问题一一解答。 课程对象: 房地产企业董事长、总经理、总裁、中高层管理人员。 课程时间:1天/7小时 课程大纲: 1解读2015-2016年的房地产新政策的解读 1.1宏观和微观正确解读房地产新政策 1.2解读中国经济格局与中国未来在世界经济中地位 1.3中国房地产市场需求现状 1.4解读土地、税收新政策 1.5解读经济环境、金融环境与投资环境 2影响中国房地产行业发展因素
2.1二胎化政策与人口红利 2.2营改增对房地产行业的影响 2.3城市化 2.4中国产业格局 2.5投资需求与投资环境 3上海房地产市场现状分析与预测 3.1上海等一线城市房价上涨支撑与因素 3.2“美国房地产模式”与“香港模式”和中国房地产发展阶段3.3上海房地产市场趋势与预测 4中国房地产市场格局发展趋势 4.1一、二线城市的趋势 4.2三、四线城市的挑战 4.3住宅市场趋势 4.4商业地产与互联网商业的明天 4.5国进还是民进 4.6“大鱼吃小鱼”还是“快鱼吃慢鱼” 4.7高周转还是高利润 4.8资产与现金流并举 5房地产项目类别发展趋势
5.1住宅项目 5.1.1刚需是否有那么多? 5.1.2改善性是否仍是主流? 5.1.3投资型是否有市场? 5.2商业地产 5.2.1商业结合体的下沉5.2.2写字楼的创新 5.2.3养老地产春天 5.2.4文化产业园的兴起5.2.5旅游地产的整合
龙源期刊网 https://www.doczj.com/doc/a77708781.html, 大数据在房地产开发管理中的应用 作者：邹江 来源：《企业科技与发展》2018年第06期 【摘要】房地产开发在立项、规划、建设、销售的过程中会积累大量的数据，发掘这些 数据背后蕴含的巨大价值，将成为未来房地产企业提高竞争力的有效途径。文章主要从4个方面剖析了大数据在房地产企业中的应用，在当下房地产正逐渐从增量市场转向存量市场的情况下，有利于房地产企业合理投资，持续发展。 【关键词】房地产；大数据；应用 【中图分类号】F299.23 【文献标识码】A 【文章编号】1674-0688（2018）06-0297-02 0 引言 当今社会，大数据成为人们广泛关注的焦点。而云计算和物联网的发展，更是加快了大数据时代的来临。大数据开始渗透到各行各业。房地产行业是国民经济的重要产业，充分挖掘数据的潜在价值是很有必要的。 1 大数据在房地产行业的应用 房地产市场总体上仍在稳步上升，但空置房屋量上升和“鬼城”现象的出现严重偏离了开发商的预期。但房地产经过多年的发展，已经积累大量的数据，如地理位置、经济发展状况、城市规划和政策方向、在建投资、土地市场竞争等。企业可以利用这些数据做出供给分析，预测未来的需求，做出明智的决策。然而，大数据运用不是单纯地对数据进行统计或计算，其关键目的在于发掘数据中蕴含的潜在价值。所以，相对于房地产行业而言，企业有效应用大数据制定目标达到良好经营，最大限度地发挥大数据应用在房地产行业的潜在价值，显得尤为重要。 1.1 大数据应用于精确市场定位 前期对市场的成功定位，有助于企业品牌的快速成长，而企业进行品牌定位的首要基础，需要进行大量数据的收集整理，并对这些数据做出准确有效的市场分析和调研。企业抢占先机，赢得市场，需要制定基于大数据的战略计划，进一步挖掘信息数据的广度和深度。从海量的数据中剖析预判房地产当前未来走向、市场特点、供需关系和同行企业经营状况等诸多因素。在对信息数据做出专业、综合、系统地收集、管理、分析的前提下，给出最优的决策计划，确保企业品牌市场定位精准，独具特色，良好展现企业品牌形象，使该品牌的市场定位在行业内乃至消费者当中深入人心。 一个企业计划进入或开拓某一地区房地产市场，首先要进行城市进入性研究或项目评估可行性研究，了解该区域规划发展、产业结构、区域经济、区域市场、土地供应、市场供需、人
中国房地产市场发展历程回顾 发布时间：2009-01-08文章来源：投稿文章作者：Ranbo 一、中国地产发展30年回顾 从1978年的土地相关法规的调整算起，中国的房地产业已经伴随着改革开放经历了30年的风雨历程，但是，即便如此，国内的房地产市场仍不是一个完全竞争的市场，而是一个以政策为主导的政府市场。 2003年以来，随着中国与世界经济的联系越来越紧密，国内房地产市场的发展也逐渐处在一个更为广阔的政治、经济、人文环境之中，中央与各地政府、企业与金融机构，以及各级市场在不断博弈中发展和成熟。 1、房地产发展的四个阶段 1978～1991年的理论突破与起步阶段 土地法、规划法的制定与实施，为房地产的发展提供了法律依据； 深圳（罗湖区）房地产开发经验的示范作用，开始逐渐向全国推广。 1991～1995年非理性炒作与调整阶段 以邓小平南巡为标志，中国南方掀起了房地产开发的高潮，其中炒作最为严重的包括海南、大亚湾、北海等地，而随后急速的“硬着陆”，使这些地区的房地产市场随后经历了一个漫长的低迷期。 1995～2003年相对稳定的协调发展阶段 整体说来，这一阶段是中国房地产市场发展得最好得一个时期，整体表现稳健，市场价格与销售量平稳增长，各地市场全面稳步地成长，中国得房地产业进入一个稳步上升的通道。 1995年，在经历了之前的炒作与调控之后，国内的房地产市场处在一个萎缩的状态。 随着中国的福利分房制度改革的深入，政府需要全面启动商品房市场以完成分房制度的转化。处在改革前沿的深圳市，随即推出一系列的措施，以刺激房地产行业的发展，其中最为主要的就是蓝印户口制度，之后这一政策在上海、大连等地得到推广。 2000年初，中国的福利分房制度终止，货币化分房方案全面启动，住房制度改革继续深化并稳步发展，这同时也直接刺激了商品房市场的发展。 2003～2007年，调控、反调控与总体反思阶段 2003年中后期，国内部分地区的房地产市场开始出现过热的现象，政府为了稳定市场发展，开始进行全面的宏观调控，而2005～2006年则是政策出台最为密集的阶段。 在这一时期，政府先后出台了10多项政策措施，从土地、信贷、经济适用房、房价、产品结构，以及外资管理等多方面，来全面反思国内的房地产行业发展。由于中央与地方政府之间存在较大的利益冲突，因此，当诸多的政策落到实处之后，常常不是被夸大，就是被缩小。 2006～2007年，热钱、炒作、人民币升值等因素的影响下，国内房价开始出现爆发式的增长，政府随即开始不断紧缩信贷，以期为“高热”的楼市降温。 2007年～2010年，房地产行业全面调整的阶段 2007年第四季度开始，信贷紧缩政策的影响逐渐显露，不断升温的房价开始快速回落，伴随这一回落的还有商品房的成交量。 2008年，国际经济环境的全面衰退迹象逐渐明显，国内经济也受到较大的影响，在持续紧缩的信贷政策下，房地产行业发展减速明显，行业内调整的深度与广度加大，资源整合的力度加强，整个行业伴随经济调整进入新一轮的全面调整期。 从近期的经济与行业发展情况看，这一调整的过程还将持续一段时间，最快会在2009
第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 互联网带来的新技术——大数据
第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 互联网带来的新技术 ?2015年政府工作报告： ? 制定“互联网+”行动计划，推动移动互联网、云计算、大数据、物联网等与现代制造业结合，促进电子商务、工业互联网和互联网金融健康发展，引导互联网企业拓展国际市场
第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 ?什么是大数据？ ?信息规模巨大到无法通过目前主流软件工具在合理时间内进行处理以实现其价值的信息
第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 特征一：规模性——数据体量巨大（ Volume ） KB 千字节 210=1024 bite MB 兆字节 220=1,048,576bite（百万） GB 吉字节 230=1,073,741,824bite（十亿） TB 太字节 240=1,099,511,627,776bite（万亿）PB 拍字节 250=1,125,899,906,842,620（千万亿）EB 艾字节 260=1024 PB（百亿亿） ZB 泽字节 270=1024 EB( 十万亿亿字节 )
第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 特征二：多样性——数据类型繁多（Variety）?一是结构化数据，如财务系统数据、信息管理系统数据、医疗系统数据等 ?二是非结构化的数据，如视频、图片、音频等?三是半结构化数据，如HTML文档、邮件、网页等
第一讲 “互联网+”战略的内涵及意义 大数据 特征三：高速性——处理速度快（Velocity） 1秒定律