大数据在房地产领域的应用,房产大数据能做什么的

大数据之用的底线思维网上流行的“大数据杀熟”，更有“大数据买披萨搞笑视频”，都不是真实的大数据，是对大数据的误解和误读，甚至是对大数据产业会有负面影响。三、Variety（多样）大数据的数据来源是多样化的，任何在网上能接触到的信息，或者能搜集到的信息，都会成为大数据的基本信息资料。

大数据是干什么的？

很高兴能够和你一起讨论大数据是干什么的。这些年以来，我们已经通过各种渠道听说过大数据；大数据出现的频率极高，给大家提供便利的生活支撑，也受到大家极高的关注。现在而今眼目下，好像开口闭口不提一下大数据，都觉得自己Low了的感觉。那我们就来了解一下什么叫大数据，了解大数据的特性，以及存在的危险。大数据的定义大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合。

现阶段我们能够接触到的所有信息，都是大数据中的一分部。大数据具有5V特点：Volume（大量）、Velocity（时效）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）五个特点。一、Volume（大量）大数据有多大呢。就以我们日常接触传统数据来进行恒量吧。一个中文汉字2个字节，即2byte。

1 KB = 1024 B (KB - kilobyte)1 MB = 1024 KB (MB - megabyte)1 GB = 1024 MB (GB - gigabyte)1 TB = 1024 GB (TB - terabyte)1 PB = 1024 TB (PB - petabyte)1 EB = 1024 PB (EB - exabyte)1 ZB = 1024 EB (ZB - zettabyte)简单的工式可能阻碍你的理解，那我们以一下常用数据来帮助你理解。

1、500G 普通笔记本电脑硬盘容量；2、1TB 普通移动硬盘容量；3、1ZB其中据相关资料显示，2011年，全球被创建和复制的数据总量为1.8ZB；据预估：到今年年底（2020），全球大数据计算中心存储的数据可达到35ZB。二、Velocity（时效）大数据具有一定的时效性。每一条数据，都是具有一定的时效性的。

例如:几个月以前全球的新冠肺炎疫情累积确诊数量为0；截止目前为止，全球已经有超过300万人确诊感染新冠肺炎。每日今日头条呈现的新闻排行榜，也是不停地在变化。每一条数据的产生，到使用，到消亡，所经历的时间越来越短；热搜的排行十几分钟更新一次，实际上，信息的变化更快，快到超出我们的想像。引用一句话： 就在刚刚过去的这一分钟，数据世界里发生了什么？Email：2.04亿封被发出Google：200万次搜索请求被提交Youtube：2880分钟的视频被上传Facebook：69.5万条状态被更新Twitter：98000条推送被发出12306：1840张车票被卖出……以我们防控新冠肺炎中比较出采的健康码为例：我们每个人在支付宝上传了我们的相关信息，支付宝根据我们的位置信息、通信信息、健康信息等等给我们及时更新健康码颜色。

如果不具有时效性，那么这个健康码就毫无用处。三、Variety（多样）大数据的数据来源是多样化的，任何在网上能接触到的信息，或者能搜集到的信息，都会成为大数据的基本信息资料。每个人的基础信息，包括姓名，年龄，性别，身份证号，电话号码，你日常通过社交软件搜索的内容等等；每个地图的信息，经度，纬度，路由，你日常通过导航软件展现出来的信息；音乐，视频，文章，图片，你每天在网上浏览的海量数据都是大数据。

……以上的所有所有，也就是我们人类能接触到的所有信息，都纳入大数据需要存储的范畴。四、Value（低价值密度）大数据的信息量太多，但是真正有效的，有价值的信息确相当有限。比如，某房产中介商获取了一百万人所有身份信息，但是，对他们有效的信息，只限定在该城市中，有购买能力，有购买需求的潜在对象；而其他所有的信息对于该中介来说，毫无用处。

对于所有的企业来说，能够从低价值密度中获得对他有效的信息，再对该信息进行精准处理，则相当重要。在这个年代，谁能最快速有效地获取大数据，提取大数据，处理大数据，再变成商业资源，那他就能成为大数据时代的王者。五、Veracity（真实性）大数据的基础信息是真实的，就看每个企业能否在这海量的真实的基础信息中，获取最有效的资源。

大数据的挑战：当大数据与云计算结合起来之后，大数据就大大向前迈出了一步，大数据给大家的生活带来便利；在这一大跨步当中，安全永远是无法避免的话题。想一想，很多购物软件的杀熟，新注册人员能看到价格和老用户不一致，这是不是可怕？想一想，如果并非因为疫情原因，有人随便一查就能知道你的位置信息，通信信息，和哪些人接触过，是不是可怕？想一想，你现在手机中的很多APP一直在忽悠你打开的权限，是不是可怕？当你我在享受大数据的快感的时候，有没有发现自己也是穿着皇帝的新装徜徉在大数据的海洋中。

怀来县大数据是干什么用的？

大数据中心有什么用？对老百姓应该说来，唯一的意义就在于能征你点地，对怀来县财政来说是一种可以增加财政收入的一个合适的渠道，说到这里，你可能会问，可以增加财政收入的渠道那么多，为啥大数据会特别适合怀来县，这就得提到怀来县的独特位置了，怀来县在于北京周边，可以说与北京一衣带水，当地政府执政第一要义就是做好北京的护城河，（湿地公园项目 这几年每年怀来都花费上亿来做绿化 ……）发展经济最好的办法，坐山吃山坐水吃水，到了怀来自然啦不吃香了。

不好意思，题外话说了太多！下面切入正题，大数据有啥用？大数据是将海量的、多维的、变化的、有价值的数据归集一起而形成的大数据，当然是一种资源，也能产生能量。同换一句话说，“无数据，不决策”是指有价值的、可支持决策的信息和数据，而不是指那些海量的、杂乱无章的、原始的大数据。“大数据工程”是一个全新的、科学的有机的系统工程 现在全国各地都在建设大数据中心或是大数据局，招投标许多名为“大数据项目”，实为“软件项目”。

测算的工程开发费用还是传统的硬件集成费用 软件开发费用，项目开发和监理方式还是“软件工程”方式，按照人月报工作量，验收文档还是开功能模块。这种方式忽略的项目最本质内容就是大数据的价值挖掘和提炼。大数据项目需要全新的“大数据工程”方式开发和建设。而不是简单地将各个信息系统的数据归集，然后做一个“大数据可视化”就完工了。

因为，这样的工程归集的只是“小数据”、统计数据以及各类信息，而不是大数据的归集。“大数据工程”是以面向场景应用为本，提炼挖掘、算法模型、业务流程再造、加工处理成有价值、可支持决策的“成品数据”，进而通过这些“成品数据”赋能决策，提高生产效率、实现精准营销和辅助社会治理。政府和企业归集的大数据资源，可以通过脱敏方式形成“开放数据资源”，构成丰富的有价值的社会资源。

政府机关和企事业单位可以根据各类场景应用的需求，获得相应的“开放数据资源”开发利用的授权，并且构建起相应场景应用的“专业大数据工程”，例如旅游大数据工程、医疗大数据工程、交通大数据工程，去加工提炼这些“开放数据”公共资源。数据不动、算法动社会开放大数据资源可以存储在政府监管的大数据中心或是“数据港”，各企事业单位或是个人要利用这些资源，可以获得授权，将相关的场景应用的大数据挖掘、相关性分析等模型和算法部署到“中间层”，通过大数据工程加工处理，形成“有价值的成品数据”赋能行业和产业。

这样就能保证数据的安全性和集约性，同时，也能评估出哪些领域的应用成果。而各类算法模型、各类专业的大数据工程以及所产生的计算结果等都可以作为有技术含量和专业KnowHow的知识产权保护。大数据难于确权，个人信息须保护一些城市和地区沿用传统的要素市场概念，匆匆创建“大数据交易中心”，以为可以像“钻石交易中心”、“黄金交易中心”、“人才交易中心”那样运作并盈利。

这些年过去，实际交易量和成功案例甚少。究其原因主要有三个方面：1、大数据资源与钻石、黄金、石油等物质资源不一样，不存在稀缺性和不可复制性；2、大数据难以确权，不像人才、知识、土地、房产有着明显的主体和边界；3、大数据不同于信息、知识，许多大数据都是公开数据、政府数据、公众数据、数字信号的归集，例如气象数据、路灯信号、交通视频等都是可以采集的，不归属于某一个体。

大数据之用的底线思维 网上流行的“大数据杀熟”，更有“大数据买披萨搞笑视频”，都不是真实的大数据，是对大数据的误解和误读，甚至是对大数据产业会有负面影响。这些打着大数据的幌子，干着收集或窃取了公民个人隐私信息（不是大数据）为实，例如医疗信息、家庭住址信息、个人身份信息等。这些信息本身已经是有价值的，而且具象的，信息的归属权明显的，都是归属公民自己的。

只有在征得个人同意和允许情况下才能有限度使用，就像欧洲出台的通用数据保护条例GDPR那样。大数据之用的底线思维，我们在八年前做国家旅游局的“全国旅游团队服务管理系统”和“全国旅游电子合同平台”就说过，大数据归集之后会有许多个人信息和敏感数据，经过脱敏存储，要符合“三级等保要求”，防止数据泄露或是被黑客攻击。

应用场景中有“三个不用”，即“涉及个人隐私的不能用，涉及企业商业机密的不能用，涉及国家安全的不能用”。大数据公司首先要对客户和用户负责，要有责任信和诚信的道德，就像储户相信银行那样，客户将数据和信息交给大数据公司开发和归集，就要保证用户数据安全，承担起“数据银行”的角色，不能将“储户的钱当做自有资金去投资或消费”。

燕郊，房价腰斩，房地产老板投资建房能不能先用大数据来检测市场？

太对了，通常都会有市场调研的，供需关系和价格预测，经济走向和地域发展不均衡，因素很多。所以，像银行、保险、通信、能源、房地产这样的行业中，企业聘请经济学家做顾问比比皆是。最知名的例子就是任泽平之于很大。房地产发展肯定有规划和设计，而且要跨越五年十年的甚至百年以上的计划。例如当年北京城是不是要拆城墙，就是百年计划之争。

这个计划政府和大企业都有。放心，大人物并不傻。我们的问题并不是没有计划，而是各个利益集团的目标和行为方式不同，不是以全民利益或者国家利益为重，而是以企业或者个人利益为重，所以很多事情不符合计划或者预期，不遵循经济规律和社会准则。包括哪些经济学家，他们的判断也会被这些利益左右，结果就是不断的犯错和不断的纠错。

现在智能时代，请教下，58同城有哪些大数据思维功能，怎么用这些功能选到好房子？

这个问题我想说两句，前段时间看到一篇新闻，是写58同城CEO姚劲波说“大数据时代数据是最大资产”，而58同城作为一个点击量上亿的平台，数据量庞大，58同城就通过技术将所有数据保存下来，并通过所有用户访问、投诉、举报的信息，生成产品评价，例如租房就有租金估价、和房源、经纪人评价等，帮助使用者做出更好的选择。