京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据及智能家居到来之际 地产将如何创新发展
10月13日,创新升级+房地产为主题的亿翰中国地产新十年系列论坛在上海虹口喜来登酒店如期举行,此次论坛主要是以地产创新为主基调,在大数据及智能家居革新时代到来之际,探讨房地产新十年与创新升级的发展路径。
存量时代,战略为王
我的论坛,你的故事将是我们以后的论坛形式,届时我们更多地讲大家的创业故事,亿翰中国董事长陈啸天首先明确了以后的论坛发展方向。
随后,陈啸天展示了亿翰中国旗下专门的房地产研究机构亿翰智库公布的《2015前三季度中国房地产企业销售业绩TOP120排行榜》,并对其做了详细解读。
他认为近年来房地产企业发展十分迅速,万科、绿地、恒大、保利四大房企都已经过千亿,百强门槛也已突破60亿,50强门槛更是突破了122亿,就连排行榜中第十名华夏幸福也达到了450多亿,这也意味着该企业一年达到600多亿基本没有问题。
近一年来,旭辉、新城拿地不断,为什么会出现这种状况?在陈啸天看来,这跟转型有很大关系,底层的量不够,转型就成了伪命题,唯有规模才能创新,才有拓展的空间。当然房企如果要创新,也是可行的,我的建议是在投资模式上进行创新,可以寻找产品、服务有亮点,做出成绩的进行投资,而不能直接进行控股。实际上,一旦进行控股,就会对创业团队的原动力有影响。
很多人说旭辉拿地不断,成了黑马,陈啸天则认为其实很多人只是看到了现象,而没有深究其原因。两年前,旭辉做了一件事,就是与其他企业的合作全方位放开,也就是只要能合作的都进行合作,并且是明显收益的。反观多数房企,一直处于左右摇摆的状态,因为合作是需要磨合的,利润也要分成,这样自然看不到其中的战略信息。
陈啸天由旭辉的案例总结了房企发展存在的三维战略环境,分别是:自身资源环境、行业发展环境和企业竞争环境。在现在的大格局下,资源型利润占比不断下滑,行业利润构成则越来越多元化。这也意味着房企间的竞争也就从资源导向转向宏观导向进而转向竞争导向,所谓房企合作,无非是将资源优势加在一起,降低土地成本;而竞争导向则是采取逆向思维,看竞争对手如何做,走差异化道路。
未来已来商业地产大数据应用广泛
商业地产面临的格局是艰难的,作为此次论坛的嘉宾赢商控股有限公司总裁吴传鲲演讲之前感慨道:比起住宅地产,它的融资成本太高,养伤期也较长,我们就是通过沉淀的资讯为商业地产服务,而这个前提条件就是大数据。
吴传鲲首先简单介绍了赢商网的成立及如何做大数据应用的,在社交商务快速崛起、O2O比想象中更大、展示厅效应兴起的背景下,赢商网通过海量数据解决招商困局,通过信息分析产生数据,将数据推广到应用上,从而产生新的信息。
商业地产面临的最大问题莫过于招商的时间成本过高,如何节约招商引入品牌的时间也成了商业地产人首先考虑的问题。吴传鲲对此做了详细解读,通过播放赢招商的视频简单明了的回答了该问题。
据了解,赢招商是赢商控股开发并已开始投入使用的招商系统,我们是为商业项目和品牌商家服务的,赢商控股拥有自身的招商库,通过对招商库进行数据分析,既能寻找商业项目开发的价值洼地,又可以判断某品牌是否合适进驻某区域,既能预警品牌倒闭风险,还可以挖掘出具有快速成长的品牌,实现商场与品牌的精准匹配。吴传鲲对此说道。
智能家居新时代的引擎
随着住宅地数量不断增长,质量也不断提升,智能家居逐渐进入人们的视野。在本次论坛上,格通科技副总经理黄文著围绕智能家居进行了产品发布。
智能家居可谓是一场颠覆式体验,据黄文著介绍,他们曾经在网上做过一个调研,95%以上对智能家居感兴趣。经过十年发展,智能家居也由有线智能发展到无线智能,单品智能延伸到单品联动智能直至现在的系统平台智能。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在数据工作的全流程中,数据清洗是最基础、最耗时,同时也是最关键的核心环节,无论后续是做常规数据分析、可视化报表,还是开展 ...
2026-03-20在大数据与数据驱动决策的当下,“数据分析”与“数据挖掘”是高频出现的两个核心概念,也是很多职场人、入门学习者容易混淆的术 ...
2026-03-20在CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的全流程工作闭环中,统计制图是连接严谨统计分析与高效业务沟通的关键纽带,更是CDA ...
2026-03-20在MySQL数据库优化中,分区表是处理海量数据的核心手段——通过将大表按分区键(如时间、地域、ID范围)分割为多个独立的小分区 ...
2026-03-19在商业智能与数据可视化领域,同比、环比增长率是分析数据变化趋势的核心指标——同比(YoY)聚焦“长期趋势”,通过当前周期与 ...
2026-03-19在数据分析与建模领域,流传着一句行业共识:“数据决定上限,特征决定下限”。对CDA(Certified Data Analyst)数据分析师而言 ...
2026-03-19机器学习算法工程的核心价值,在于将理论算法转化为可落地、可复用、高可靠的工程化解决方案,解决实际业务中的痛点问题。不同于 ...
2026-03-18在动态系统状态估计与目标跟踪领域,高精度、高鲁棒性的状态感知是机器人导航、自动驾驶、工业控制、目标检测等场景的核心需求。 ...
2026-03-18“垃圾数据进,垃圾结果出”,这是数据分析领域的黄金法则,更是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师日常工作中时刻恪守的 ...
2026-03-18在机器学习建模中,决策树模型因其结构直观、易于理解、无需复杂数据预处理等优势,成为分类与回归任务的首选工具之一。而变量重 ...
2026-03-17在数据分析中,卡方检验是一类基于卡方分布的假设检验方法,核心用于分析分类变量之间的关联关系或实际观测分布与理论期望分布的 ...
2026-03-17在数字化转型的浪潮中,企业积累的数据日益庞大且分散——用户数据散落在注册系统、APP日志、客服记录中,订单数据分散在交易平 ...
2026-03-17在数字化时代,数据分析已成为企业决策、业务优化、增长突破的核心支撑,从数据仓库搭建(如维度表与事实表的设计)、数据采集清 ...
2026-03-16在数据仓库建设、数据分析(尤其是用户行为分析、业务指标分析)的实践中,维度表与事实表是两大核心组件,二者相互依存、缺一不 ...
2026-03-16数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师开展一切工作的核心载体,而数据读取作为数据生命周期的关键环节,是连接原始数 ...
2026-03-16在用户行为分析实践中,很多从业者会陷入一个核心误区:过度关注“当前数据的分析结果”,却忽视了结果的“泛化能力”——即分析 ...
2026-03-13在数字经济时代,用户的每一次点击、浏览、停留、转化,都在传递着真实的需求信号。用户行为分析,本质上是通过收集、整理、挖掘 ...
2026-03-13在金融、零售、互联网等数据密集型行业,量化策略已成为企业挖掘商业价值、提升决策效率、控制经营风险的核心工具。而CDA(Certi ...
2026-03-13在机器学习建模体系中,随机森林作为集成学习的经典算法,凭借高精度、抗过拟合、适配多场景、可解释性强的核心优势,成为分类、 ...
2026-03-12在机器学习建模过程中,“哪些特征对预测结果影响最大?”“如何筛选核心特征、剔除冗余信息?”是从业者最常面临的核心问题。随 ...
2026-03-12