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贝壳找房数据中台建设实践贝壳楼盘字典®构建了覆盖全国主要城市2亿多套房屋的楼盘数据库楼盘字典®套真实房屋信息2.07亿万张小区景观图542万覆盖全国50万个小区50万万张房屋标准户型图387万覆盖933万个单元信息933万436万大体量丰富数据个楼幢分布信息采集（除新疆、西藏、海南）所有＞30个楼盘的县级以上行政区覆盖全国25个省份25省覆盖全国326个地级市326市覆盖全国1352个地级县&县1352县楼盘字典®数据库在十一年的建设中形成了全国独一无二的楼盘表精准坐标7级门址管理房屋楼层单元楼幢楼盘城区城市小区城区城市小区层级：小区别名行政地址绿化率物业公司车位数量开发商……楼幢层级：产权年限建筑结构水电费供暖类型交易权属物业费……单元层级：电梯数量有无门禁楼层数……房屋层级：统计用途交易权属建筑面积用水类型用电类型建成年代户型信息产权年限套内面积……周边：超市门店社区地铁医疗教育……举例：北京世纪星城，从小区到楼幢到房间的各层级信息在楼盘字典®的建设中，贝壳积累了标准化数据建设方法论采集定位外业采集内业审核数据存储数据建设标准化流程数据标准数据展示基于楼盘字典®数据库，贝壳已经具备了平台化的服务能力REDS InfoREDS Map楼盘字典®楼盘字典全量数据的楼盘表及字段数据服务从⼆维商圈图延伸到三维场景中，支持多种三维数据展示和特效渲染；包含三维分析⼯具；BIM快速成图，并可以定制化REDS Navi小区内精准导航，带看路线规划，支持定制化搜索REDS LabREDS Eva基于楼盘字典的数据，与客、⼈数据，以及⼤数据算法结合，开发各类BI决策支持产品，比如户型图解读对外估价及市场⾏情的整体情报预测服务，服务包含基于地理信息的整体服务REDS Play数据可视化的⽅向，拥有丰富的模板库REDS Play-全国→城市→城区→商圈→小区价格波动一目了然将楼盘库的数据应用起来，并设计开发对应的数据看板数据可视化之后就能更加精准的管控着城市的房屋数据楼盘管理系统数据展示层数据应用层数据支撑层数据看板应用系统楼盘库数据大屏楼盘地图数据看板楼盘管理数据初始化数据接口调用地址匹配服务*同步全量楼盘字典数据（楼盘、楼栋及所需属性字段数据）*可实时调用接口获取楼盘、楼栋数据*可根据地址信息匹配楼盘字典对应的楼盘、楼栋管理楼盘库的内容，进行新增、删除、修改等等操作租赁管理基于楼盘库，将所有租赁的情况进行管控，大大增加城市的稳定押品管理管控全市所有的按揭抵押的房屋，通过房价监控控制整体市场风险人员流动管理将人与房屋的数据进行挂接，那么针对整个城市的人员流动就可以更有效的控制… …… …更多基于城市楼盘表的应用Agenda•为什么建数据中台•什么是数据中台•如何建数据中台•数据中台的实战。
贝壳采购数字化项目二期签约，商越助力打造互联网行业全场景全链路采购数字化平台近日，贝壳找房(北京)科技有限公司（以下简称“贝壳”）与北京商越网络科技有限公司（以下简称“商越”）完成二期签约，双方将继续扩大合作。
在商越与贝壳项目组的密切配合、精诚合作下，贝壳一期采购商城项目已成功上线并稳定运行一年多，此次二期合作贝壳将从采购业务全流程、财务协同、合同管理等方面着手，构建采购全链路、全品类、全场景的数字化管理闭环，打造互联网行业采购数字化标杆。
作为商越的第一家客户，贝壳在2019年4月完成了企业采购商城建设（详情点击：链家签约商越，搭建采购互联网平台）。
贝壳采购商城上线后,通过商越为其提供的持续运营服务,现已覆盖贝壳全国8000多门店, 使采购周期由原来平均的25天缩减至2天，协议采购比例由30%提升至90%，采购效率显著提升。
相比一期单一的目录化商城采购需求，双方二期合作将完成寻源招标采购、场景化采购的上线和聚贤阁接口范围的升级，可进一步支持贝壳定制类商品和服务的电商采购，满足贝壳在快速发展中诞生的非目录化采购需求。
贝壳二期将以更个性化、多样性、多场景的方式，满足贝壳全链路采购，实现所有采购业务集中在商越的系统中完成，替换原有的SRM系统。
在实现全链路采购的同时，贝壳二期合作也将从财务视角打造从采购预算、核算到支付的全流程协同，并切入合同管理功能，实现业财一体化的管控，以财务合规推动业务高效发展。
据悉，贝壳二期合作启动会已于6月28日在商越北京总部召开，贝壳采购中心总经理方瀛，商越北方区总经理张雁明及双方项目组成员参加会议。
从本次合作启动会上了解到，未来越来越多的房子都将用数字化串联，贝壳的数字化优势将持续彰显。
贝壳是一家互联网企业，将数字化建设视为企业头等战略。
贝壳高度认可商越在采购数字化领域的专业度,极为稳定的系统和持续有效的运营服务是贝壳继续选择商越的原因。
商越北方区总经理张雁明表示，感谢贝壳对商越的信任，贝壳是商越在互联网领域的战略级合作伙伴。
房源搜索中台搭建实战（上）编辑导语：中台简单地说，就是抽象和复用，类似软件开发中“面向服务的体系架构”的概念，中台也有不同的分类，根据企业不同的需要搭建不同的中台体系；本文作者根据自己搭建房源搜索中台的案列进行经验分享和总结，我们一起来看一下。
中台只是一种形式，归根到底是需要解决真实的业务问题；为了中台概念而打乱现有的业务部署，强行拆前台搭中台往往是得不偿失的。
从19年初我接手房源搜索业务开始，不断在内部讨论和推演是否要建立一个全局搜索配置中心（也就是现在所说的中台），一直到19年底才正式确认要搭建一个独立的中台系统。
目前已经接近上线，回过头来与大家分享下期间的经验和总结。
1. 什么是中台？中台这个概念在19年前后火遍互联网，马云参观Suppercell后提出的“大中台小前台”战略调整已经被传为佳话。
那么到底什么是中台？网络上已经有各种角度的解读，简单地说就是：抽象和复用，类似软件开发中“面向服务的体系架构”的概念。
下面根据前人的总结和我自己的理解，简单描述下典型中台的三种分类：1）数据中台数据中台大多数情况都是作为BI产品的基础，无论是面向外界的服务类产品还是服务于本身企业的内部工具，数据中台存在的意义就是整合和规范数据，方便业务方基于标准和统一的数据规范进行二次开发。
2）技术中台顾名思义，这类中台主要是服务于技术人员的；对于业务方来说，除了服务稳定性和接入方式，对原本的业务流程是没有任何影响的，理论上最前端的业务人员是没有任何感知的。
开发同学的工作也可以简单概括为：抽象出可复用的功能模块（接口），方便各个业务端快速的自主化配置并按需调用。
3）业务中台这类中台就是产品同学感知最强的中台类型了，业务中台的搭建需要产品同学深刻地理解不同业务线之间的共性及差异，从上至下地推动业务中台的搭建。
用业务的语言去描述我们期望搭建的组织能力，比如支付能力，直播能力，用户管理能力等等。
如果用造房子来类比三种中台之间的差异：“数据中台”是给你标准的砖块，水泥，钢筋，让你自己动手去建筑；“技术中台”是给你一块块复合板材，你要做的事情和搭积木一样，把他们按照标准装配到一起；“业务中台”则是给你一个个标准户型的房间，你只需要决定我要用到哪几个房间就可以了。
贝壳找房组织架构-回复贝壳找房是中国领先的房产在线交易平台，为用户提供全面的房产信息搜索、交易服务，以及在线房屋租赁等解决方案。
作为一个快速发展的互联网公司，贝壳找房的组织架构是一个关键的组成部分，影响着公司的运营效率和发展方向。
下面将以中括号内的内容为主题，逐步探讨贝壳找房的组织架构。
1. 什么是组织架构？组织架构是一个企业或组织在人力资源管理方面的重要组成部分，它定义了不同层级的职责、权限和关系，并为组织提供了一个清晰的运作框架。
2. 贝壳找房的组织架构是什么样的？贝壳找房的组织架构分为多个部门和团队，以实现高效的业务运营和快速的决策执行。
下面是贝壳找房的主要组织架构：2.1 高层领导团队贝壳找房的高层领导团队由总裁和副总裁组成，他们负责制定公司的战略方向和业务规划，并监督公司的整体运营和发展。
2.2 业务部门贝壳找房的业务部门是公司的核心，它们负责不同的业务线，包括房产信息搜索、在线交易和房屋租赁等。
每个业务部门由一个部门经理领导，负责该部门的运作和目标实现。
2.3 技术团队作为一个互联网公司，技术团队在贝壳找房的组织架构中起着重要的作用。
技术团队负责开发和维护公司的核心技术平台，包括房屋信息数据库、交易系统和搜索引擎等。
技术团队由多个子团队组成，如产品开发、前端开发和后台开发等。
2.4 运营团队贝壳找房的运营团队负责市场营销、用户支持和客户关系管理等工作。
运营团队与业务部门和技术团队紧密合作，确保公司运作的顺利和用户满意度的提高。
2.5 市场部门贝壳找房的市场部门负责制定市场推广策略，提升公司的品牌知名度和市场份额。
市场部门负责营销活动、品牌建设和媒体关系等工作。
2.6 数据分析团队数据分析团队负责收集、分析和解读大数据，为公司的决策提供支持。
他们利用数据分析工具和技术，提取有价值的信息，帮助公司更好地了解客户需求和市场趋势。
3. 如何实现组织架构的有效管理和协调？为了实现组织架构的有效管理和协调，贝壳找房采取了以下措施：3.1 设立公司目标和绩效指标贝壳找房制定了明确的公司目标和绩效指标，将其分解到不同部门和团队，并通过定期评估和反馈机制确保各个部门和团队的工作与战略目标保持一致。
产品分析报告| 贝壳找房App以及互联网房产服务行业编辑导语：随着生活水平的不断进步以及互联网的持续发展，找房行业也与互联网相结合，冒出不少互联网房产服务的平台；本文是关于“贝壳找房”的深度剖析以及分析互联网房产服务行业的运转逻辑，我们一起来看一下。
贝壳找房是一款房产租赁与买卖交易服务平台，通过继承链家的线下房源数据，与三方公寓和中介合作，为广大用户提供海量且真实的房源，旨在解决用户租房、买房、卖房的难题。
自2018年创立以来，势如破竹，发展迅速；2019年成交额达到21277亿元，并已于2020年8月IPO上市。
本文以贝壳找房APP为切入点，深入剖析贝壳以及互联网房产服务行业的运转逻辑。
将从下列几个方面进行分析：1.行业分析2.竞品分析3.用户价值分析4.商业价值分析5.产品迭代分析6.产品结构分析7.运营分析8.总结一、行业分析房产服务是指房地产各个环节中为当事人提供服务的经营活动。
随着居民的收入增加，生活水平上升，进一步的城镇化发展，买房卖房租房依旧火热；在对线下中介信任不足的大环境下，线上的大型房产服务平台开始涌现，旨在为用户提供优质房源信息等综合服务。
自2014年以来，互联网房产服务行业突飞猛进，而房地产行业往往受宏观政策因素影响，接下来用PEST模型来分析一下。
1. 政策层面我国的城镇化率的进一步提升和货币信贷环境宽松，且地方楼市政策略有放宽，继续推动房产行业在疫情后的回暖复苏。
具体体现在，2019年全国城镇化仅60.6%，置业需求随人口迁移仍有上升空间；中央经济工作会议表明2020年全国货币信贷将比2019年增长提升，同时因城施策下更多城市的政策有一定的放宽，帮助房产行业稳定发展。
2. 经济层面据经济学家任泽平的测算，中国住房地产2018年总市值321万亿元，相当于美国的2.4倍；其中每年有6万多亿元价值的住宅换手、12-13万亿元的新房卖出，再加上租房，就是一年25万亿元成交额的大市场。
Python⼿拉⼿教你爬取贝壳房源数据的实战教程⽬录⼀、爬⾍是什么？⼆、使⽤步骤1.引⼊库2.读⼊数据3.随机选择⼀个ip地址构建代理服务器4.运⾏代码总结⼀、爬⾍是什么？在进⾏⼤数据分析或者进⾏数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的⽹站获得，也可以从某些⽂献或内部资料中获得，但是这些获得数据的⽅式，有时很难满⾜我们对数据的需求，⽽⼿动从互联⽹中去寻找这些数据，则耗费的精⼒过⼤。
此时就可以利⽤爬⾍技术，⾃动地从互联⽹中获取我们感兴趣的数据内容，并将这些数据内容爬取回来，作为我们的数据源，从⽽进⾏更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。
在使⽤爬⾍前⾸先要了解爬⾍所需的库（requests）或者( urllib.request )，该库是为了爬取数据任务⽽创建的。
⼆、使⽤步骤1.引⼊库代码如下（⽰例）：import osimport urllib.requestimport randomimport timeclass BeikeSpider:def __init__(self, save_path="./beike"):"""贝壳爬⾍构造函数:param save_path: ⽹页保存⽬录"""2.读⼊数据代码如下：# ⽹址模式self.url_mode = "http://{}/loupan/pg{}/"# 需爬取的城市self.cities = ["cd", "sh", "bj"]# 每个城市爬取的页数self.total_pages = 20# 让爬⾍程序随机休眠5-10秒self.sleep = (5, 10)# ⽹页下载保存根⽬录self.save_path = save_path# 设置⽤户代理，是爬⾍程序伪装成浏览器self.headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36"} # 代理IP的信息self.proxies = [{"https": "123.163.67.50:8118"},{"https": "58.56.149.198:53281"},{"https": "14.115.186.161:8118"}]# 创建保存⽬录if not os.path.exists(self.save_path):os.makedirs(self.save_path)def crawl(self):"""执⾏爬取任务:return: None"""该处使⽤的url⽹络请求的数据。
贝壳看房模型映射的思路1.引言1.1 概述概述部分的内容：贝壳看房模型是一种基于现代科技的房地产看房方法，通过虚拟现实技术和大数据分析，为用户提供了更加立体、真实的房屋浏览体验。
这一模型的核心思路是将真实的房屋场景映射到虚拟的环境中，使用户能够在不实际亲临其地的情况下，感受到房屋的空间布局、装修风格等方面的特点。
贝壳看房模型的出现，解决了传统看房方式中的一些痛点和不便之处。
传统看房往往需要花费大量的时间和精力，而且受限于实际场地条件，无法满足用户对房屋全方位的了解需求。
而贝壳看房模型则打破了时空的限制，无论用户身在何处，只要有网络连接和相应的设备，就能够方便地进行房屋浏览。
为了实现贝壳看房模型的成功映射，需要借助虚拟现实技术和大数据分析。
虚拟现实技术通过声音、图像和触觉等手段，使用户能够身临其境地感受到房屋的真实情况。
而大数据分析则能够提供更加全面和准确的房屋信息，如房屋的面积、楼层、装修程度等。
贝壳看房模型的出现，不仅为用户提供了便利和舒适的房屋浏览体验，也为房地产行业的发展带来了新的机遇和挑战。
在未来，随着科技的不断进步和应用的拓展，贝壳看房模型有望在房地产行业中发挥更大的作用，为用户提供更加智能和个性化的服务。
1.2文章结构1.2 文章结构本篇文章将分为引言、正文和结论三个主要部分，分别对贝壳看房模型的映射思路进行详细讨论。
在引言部分，我们将进行概述，介绍贝壳看房模型的基本原理和应用场景，并明确本文的目的。
通过这些内容，读者将能够对贝壳看房模型有一个全面的了解。
在正文部分，我们将首先深入介绍贝壳看房模型的基本原理。
这包括模型设计和构建的具体步骤，以及模型背后的数学原理和算法。
这一部分的目的是帮助读者理解贝壳看房模型的核心机制。
接着，我们将探讨贝壳看房模型的应用场景。
这部分将列举几个具体案例，并详细解释贝壳看房模型在不同领域的实际应用。
通过实际案例的展示，读者可以更好地理解贝壳看房模型的实际作用和优势。
技术赋能服务升级贝壳找房加速“新居住”时代到来作者：来源：《中国计算机报》2018年第50期长久以来，用户在进行房屋交易时面临诸多困难。
比如，用户无法获得真实的房源信息、房屋中介乱收费、无法实时掌握交易情况、个人隐私被泄露等。
而另一方面，整个居住领域也面临信息化程度低、从业者服务水平参差不齐等问题，整个行业陷入负循环，无法进一步提升服务品质。
为了让用户获得优质、高效、安全的居住服务，贝壳找房于今年4月份正式上线。
作为技术驱动的品质居住服务平台，贝壳找房通过打造基础设施，赋能居住领域从业者，为用户提供二手房、新房、租赁和装修等全方位优质居住服务。
贝壳找房通过行业领先技术不断实现房和人的线上化和数据化，目前已推出具有自主知识产权的房屋信息数据库——“楼盘字典”、独立研发的如视VR看房、支持房屋经纪人高效协作的ACN经纪人合作网络（Agent Cooperate Network）和体现品牌平台诚信度的“贝壳分”。
依托“楼盘字典”、如视VR看房、ACN经纪人合作网络和“贝壳分”，贝壳找房能够为经纪人提供品牌、运营、人才等多重赋能，真正推动行业升级，提升行业整体服务水平。
“楼盘字典”：建立“真房源”行业标准“楼盘字典”是贝壳推动行业践行“真房源”标准的基础设施，目前已成为行业标准化的底层数据库。
2011年，“楼盘字典”率先在业内制定了“真实存在、真实在售、真实价格、真实图片”的真房源标准。
“楼盘字典”耗资6亿元，记录在库的真实房屋数突破1.6亿，覆盖中国241座城市的38万个小区，每套房源拥有300多个字段描述。
基于“楼盘字典”打造的真房源验真系统，贝壳可对房源的上架、展示、下架进行全生命周期管理，并且在7×24小时实时比对42大类房源的特征，捕捉房态信息进行辨别，经过智能数据模型测算，对全量房源进行精准打分，针对疑似问题进行维护更新，以流程管理确保贝壳平台真房源管理的有效性。
通过“楼盘字典”和全生命周期的真房源验真系统，贝壳找房的真房源率已达到95%以上，从根本上遏制了“信息不透明”“房源不真实”等房产中介行业长期存在的行业弊病。
