8月14日電 在北京，90後在租房方面更捨得花錢、三十多歲是男性買房的高峯期、女性全款買房的比例更高。這些與房子有關的一個個結論，是針對房產大數據分析的結果。在大數據時代，信息的挖掘與應用已經成為多個行業的競爭的焦點。
鏈家技術副總裁惠新宸
在房產領域，鏈家在十年前就開始着手房產大數據的建立。鏈家集團董事長左暉曾表示，“數據的價值非常大，但形成有價值的數據會比較難。一旦在消費者數據上形成這一能力或獲得領先優勢，是很高的門檻。我們更希望藉助數據的力量，加速房屋的流通，穩定房地產市場。推動行業更加規範透明，引導用户理性消費。”
解決痛點
長久以來，中國的二手房市場存在不少“痛點”：信息不對稱、虛假房源、部分從業人員良莠不齊，這些問題導致了業主買房需要承擔較大風險。近年來，由於大數據的建立、互聯網＋時代的到來，二手房市場的這些 “痛點”，正在逐步得到解決。
鏈家算法大賽現場
鏈家技術副總裁惠新宸講述，在我剛畢業的時候，很多中介還是靠信息不對稱來賺錢。隨着大數據的發展，這種情況已經無法持續，鏈家一直堅持“真房源”的原則，也就是房屋真實存在、真實在售、真實價格、真實圖片，鏈家一直在努力消除這種信息的不對稱。
在房地產經紀行業，如何提高客户成交效率，是最為重要的環節，而大數據的應用可以讓這項任務變得輕鬆一些。惠新宸表示，鏈家的大數據主要分為“人、房、客”三條線，數據處理的過程就是在這三個連接點上做工作，讓信息做到無差別分享，提高他們的連接效率，促進購房決策，減少交易過程中的不確定性。
除了促進成交外，大數據工作還可以幫助經紀人提升業務素質。經紀人應該是一個專業的服務者，不僅僅是一個簡單的撮合，更多的時候是要給雙方提出一個專業的諮詢，這就需要努力提升經紀人的從業能力。我們可以通過大數據，去收集經紀人的行為，發現他們的弱點，通過培訓提升他的服務能力。
上述“痛點”的解決，均是在鏈家的大數據的基礎上進行的。鏈家從2008年就已開始建立“樓盤字典”，目前已囊括全國36個城市7500萬套房屋的標準信息，擁有1200TB數據量，每套房屋由300個字段描述，還用200個維度定義用户，155個維度定義經紀人，在此基礎上形成的包括帶看、交易在內的行為數據，每天超過30G。
突破難點
房產大數據在解決用户痛點上起到了很大的作用，但在具體操作過程中還存在諸多難點。惠新宸表示，鏈家是以數據驅動的全價值鏈房產服務平台，平台上有大量的客户、大量的房子，以及大量的經紀人數據，發展到一定的規模之後，鏈家就有了一定的社會責任，這就需要我們去做“難而正確的事”。
惠新宸提到，“目前大數據業務最難的不是技術問題。有時候遇到一個問題，你思考怎麼去用數據的方式解決它，有的時候需要的是一種觀念的改變”。
為了推動大數據的發展，鏈家舉辦了鏈家算法大賽暨2017計蒜之道的比賽。惠新宸表示，鏈家此次舉辦算法大賽，開放真實的房源數據，就是希望能讓專業領域的學生在學習過程中突破理論，與實際生活相結合。同時，鏈家也期望有更多優秀的程序設計人才加入企業，一起將數據背後的價值挖掘出來。
目前鏈家大數據中，描繪一個房子有300多個維度，“真正的要描繪一個房子的價值，可不只是300多個維度”，惠新宸提到，“鏈家房屋智能評估已經上線一年多，不同的小區之間不同的模型，房屋估價很複雜，要做到特別精確非常非常難。我們有的時候會發現在北京精裝修的房子反而不如不裝修的房子貴，這些都是要靠我們不斷的去努力的摸索和提升，讓房屋的估價越來越準。”
新的嘗試
除二手房交易外，大數據同樣可以為開發商提供數據支持。目前，鏈家已與多家地產開發商達成了戰略合作關係。
惠新宸表示，當開發商要進入一個城市的時候，對這個城市的教育指數、醫療指數等方面是比較感興趣的。另外，鏈家可以為開發商提供的用户畫像，比如一個區域的可能性的購房者是誰、購買力是多少、對房屋的期望值是什麼，這些因素可以幫助開發商有針對性的去做產品設計。
惠新宸介紹，目前鏈家的產品和技術團隊將近800人，在大數據領域，鏈家一直在做一些新的嘗試，包括新房業務，上海的家居業務等。