解读出租房市场的数据密码

租赁市场正在发生变化。随着越来越多的行业巨头涌入,金融的、互联网的、房地产的,租赁地产成为炙手可热的风口。

近期我们进行了关于重庆租房市场的研究。我们分析了来自106家参与研究的房产交易平台的数据和见解,请参阅下面的图表了解主要发现。

房源优势和房源价格

根据房源优势可以评估房源的价格,这使房东能够根据房源优势提高对房租价格决策方面的有效性,将租客关注的房源优势的优先级确定为优先事项。

    图表1

遵循基于房源优势的方法,平台将重点放在针对最热门的特征建立适当的分析,从而为租客和房东提出最合理的价格(图表1)。通过按照房源优势的方法简单排序,房东根据房源的优势(随时看房、精装、双卫生间等)可将其房源出租的成交价格比原始计划提高1.2倍。

 

机器学习分析房源价格

许多房地产公司长期以来一直根据直觉和传统的回顾性数据进行决策。如今,许多新的变量使人们可以对一个位置的租金进行更生动的描绘。

图表2

图表2显示了如何将机器学习模型应用于房源价格评估,从而在给定的房源优势,房源地段和建筑面积等情况下,对于房源价格而言,显然具有明显的最优性。为了优化不同房源的价格,特征价格理论的定义是从房源的异质性出发,把房源价格分解为不同特征价格,运用市场交易数据估计出房源特征隐含价格。这样的方法可以作为全面优化的第一步,该优化考虑了房源优势,房源地段和建筑面积等因素。

 房源的优势差异

我们发现,优势为月租和独立卫生间的房源中有90%以上没有中介费,而在精装和其他优势的房源中这一比例为42%和44%,在新上和随时看房的房源中这一比例为99%。

图表3

在所有房源中靠近地铁的占全部的82%,而在新上房源中这一比例达到99%。月租房占所有房源的32%,作为短租房,它的优势是租期可短可长,退房没有太多的麻烦,所以是租客考虑的重要因素之一。

本文章中的所有信息(包括但不限于分析、预测、建议、数据、图表等内容)仅供参考,拓端数据(tecdat)不因文章的全部或部分内容产生的或因本文章而引致的任何损失承担任何责任。


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关于作者

Kaizong Ye拓端研究室(TRL)的研究员。

本文借鉴了作者最近为《R语言数据分析挖掘必知必会 》课堂做的准备。


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