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最近楼市好像又行了，各地都传出房地产调控政策松动的消息。我这个互联网数据分析号主也想来聊一聊楼市了。
杭州楼市在过去的半年分化越来越明显。三四年前同样起点的小区目前拉开30%~40%的差价都很正常。
很多人就开始后悔：为什么当时买的是a小区而不是b小区，买错了房少赚了几百万。
有这样想法的人，其实你让他真的回到几年前买了B小区，他还是会后悔。因为他会后悔为什么当时买的是b小区，而不是买比特币。
买房是一件人生大事，选错房对人生影响太大了。所以这篇文章就聊一聊”如何通过数据分析买到好房子“。
差别在哪里呢？
身边有人的买房经历是这样的：
从亲戚朋友/电梯广告/路边海报/信息流广告等处得知某楼盘即将开盘，多方打听以后发现性价比很好，在销售的多次电话催促后通知房源告罄时匆忙下单。
还有这样的：每个周末都让中介领着自己看几套房，两个月下来看了二十几套，各有优劣。老婆喜欢a小区的环境，老人觉得b小区离医院学校近，自己觉得c小区上班方便。
最终要么选一个折中方案，折中就代表着大家都接受但其实都不满意。
要么最后拍脑袋选一个，最后选错就不停抱怨。
这两种方法都有问题，前一种信息不全，后一种决策过程不清晰。
如果用数据分析的方法做决策，会收集大量信息，并根据信息得出理性的结论。只要得到的信息是相同的，每次做的决定应该是一样的。
具体怎么做呢？
数据分析，那肯定得要有数据呀。
我们可以写一段爬虫从某壳网上爬取附近小区的房价数据，然后用地图做一个炫酷的xx市房价热力图，高级一点的话点开小区还有小区的房价走势。做出类似下图的样式：
（图片来自网络）
足不出户，就能知天下事。是不是很高级。
爬虫呢，就是……
教个P，其实我根本就不会爬虫，编不下去了。
价格洼地就一定好吗？
便宜的房子是不是有什么问题？
并且你以为网站上的价格是真实价格吗？
这些问题都没有考虑，买什么房？
爬取房价数据和地理分布，最多只是辅助我们做最终决策的一个方式，而不是主要的分析方法。要得出最终的结论，还是要把数据分析的思维贯穿其中。
明确问题
收集信息
分析数据
你买房到底是为了啥？是为了结婚？还是为了投资？亦或者第二套改善房？搞不清楚需求，就没法衡量不**子之间的优缺点。
没有房子是完美的。有的房子配套齐全，但是房龄老，户型差。还有的房子户型环境配套等都很好，但是贵！
而且人的喜好也是不同的。就算同样是市中心的房子，喜欢热闹的人喜欢，喜欢自然风光的人不喜欢。还有人喜欢住高楼层，有人喜欢住低楼层。
买房第一步，搞清买房的目的，究竟要什么样的房子，要解决那些功能性需求以及有哪些偏好。
之前用爬虫爬取房价数据也是信息收集的一种，但是房子除了价格之外，还有很多其他指标。比如户型、采光、交通、教育等等。
社区的范围是一个比较麻烦的东西，地图一般只显示到某某街道，不会细到某某社区。搜索某街道某社区的话只会到某一个点。
这里我推荐一个我自己发现的地图网站openstreet。在地图上会显示社区名，不过社区范围不太精确。但是街道却非常清楚，甚至在地图上可以看到街道的分解线。
这里能采集到的大部分是现有的配套（openstreet会显示一些规划中的道路），有些配套还在规划中，这些就只能具体情况具体分析。
周边规划的获取渠道有这么几种。
这是最常见的类型，最初我也在这个阶段停留了很久。
一般是咨询当地朋友，了解一些规划。对于一些较成熟的城市来说这样也许足够了，成熟城市大的规划较少，但杭州城西的规划层出不穷，普通人还真未必搞得清楚。
就比如一般人会关心学校医院等正向的规划，忽略高架高压线等负向规划。如果门口道路要改造成高架，噪音影响还是很大的。
稍微好点的方式，是关注几个房产公众号。在炒房成风的杭州，这类公众号多如牛毛，搜几个热门楼盘的名字就很如找到。
最高阶的玩法是直接从规划的源头入手，直接在政府网站看规划文件。
规划有好几个不同级别，有国家级，省级，市级，区级。像地铁规划就要gwy的批准，省级的则有一些《xx省xx发展规划纲要》，市区级是一些市政设施如学校医院道路交通的规划，以及土地出让信息。
搞定了周边配套好规划，接下来具体的小区信息，就需要实地考察了。
不过在实地考察前，还是有一些方便的方式做好提前排雷。
贝壳找房对各个小区的物业环境拍摄了视频，可以不用到小区就有第一手的视频资料。
百度街景是百度地图的一项功能，如果你对房子周边的环境不是特别熟悉的话，可以用百度街景先把附近的道路和街景搞清楚。比如我之前关注过一段时间的佛山楼市，虽然我佛山一次都没去过，但是通过百度街景，我对佛山主要街道已经很熟悉了。
以上都完成之后，开始进入实地考察阶段。
小区环境
小区配套设施
物业管理水平
交通拥堵情况
停车位
邻里画像
这些小区信息对二手房来说比较容易确定，所见即所得。新房的话，只能多看看沙盘和图纸了。新房交付减配的情况时有发生，需要一定的运气。认准大开发商会相对更保险。
实地看房至少要看10套不同户型，看三五套的时候没啥感觉，不容易给出客观的评价。看到10套的时候基本上心里就有数了。
说了这么多信息获取的方式，还有一个最大的问题没有解决。
以上的信息都很主观，A小区和B小区究竟哪个环境更好，没有绝对标准，如何量化比较？
兜了这么大一个圈子，终于到了具体的数据分析环节了。
层次分析法，简称AHP，是指将与决策总是有关的元素分解成目标、准则、方案等层次，在此基础之上进行定性和定量分析的决策方法。
上面这段话很学术，没错，是我从网上复制来的。要想说清概念比较麻烦，不如直接来看案例。
目标层
准则层
不解释，上案例。
买房的决策就如上图所示，一共有n套房子需要比较，每一套都参考准则层的m个准则评估，最后得到一个目标层的总分，得分最高者就是最佳选项。得分的计算公式是维度权重*维度得分，即：
房子A的目标分=房子A的价格得分*价格权重+房子A的交通得分*交通权重+房子A的商业得分*商业权重……以此类推。
方案在不同准则内的得分
第一种，直接拍脑袋。
分数根据自己感觉去打，只要最终分数加起来等于1就行
第二种，间接拍脑袋。
没错，还是拍脑袋，只不过比直接拍要高级一点，做法是专家打分和对比矩阵。
表格中的分数代表着两两比较的关系，分数从1-9代表不同含义：
1代表两个因素同等重要
3代表一个因素比另一个因素稍微重要
5代表一个因素比另一个因素明显重要
7代表一个因素比另一个因素强烈重要
9代表一个因素比另一个因素极端重要
2,4,,6,8是上述数据的中值
倒数，A和B相比如果是3，那么B和A相比就是1/3
看起来是不是很精准？
那分数怎么来的呢？答案还是拍脑袋——啊不，是专家打分。
这里的专家就是你自己和家人朋友，当日最主要的还是房子的所有人和使用者。
上面表格中的数字，还不能直接计算出权重，还需要做一下一致性检验。
为啥要做这一步呢？
举个例子：如果你觉得医疗相比教育来说明显重要，打了5分；而医疗相比商业强烈重要，打了7分，那么教育和医疗就一定不是同等重要的，如果你打了1分就是不合理的。
一致性检验就是帮你检查在打分过程中是否存在标准不统一的情况，具体做法这里不赘述了。
通过了一致性检验，可以对上述表格计算出权重，最终得出权重如下：
交通0.1017、医疗0.2636、教育0.5189、商业0.1157。
计算方法这里不展开了。
准则的权重确定后，我们还要给各个方案的不同准则打分。
打分的方式和权重的确认类似，基本也是拍脑袋。不过我们之前收集信息的时候已经有了一些记录，根据这些记录打分也算有一些根据，不是胡乱拍脑袋。
最简单的办法就是把这些主观描述直接转化成分数，按照十分制或者百分制都行，只要保持统一即可。
稍微复杂点的话就和之前算权重的方法一样，只不过要多做几遍。
比如交通方面，我们对比一下ABC三套房子。
之前分数越高代表越重要，现在打分的时候分数越高代表该项准则下表现越好。
然后再对上表进行一致性检验，以及计算结果，得出该准则下的分值。
最后计算得出房子A的分数最高，所以选房子A。
不过因为之前打分的时候很多时候是拍脑袋的，带有一点主观成分，会有一定的偏差，如果最终前几名得分比较接近的话，可以选出前三或前五，最终选择其中一个。
今天聊了聊数据分析思维在买房这件事当中的应用。数据分析师分析一个问题，绝不是一上来就看有什么数据，而是要遵循分析的基本方法，从明确问题开始一步步深入，随后挖掘更多信息，并通过科学的数学方法得出客观有效的结论。
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3)针对具体风水等问题进行求助或咨询；
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