京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
大数据时代的家居与地产行业变革_数据分析师培训
大家最近能够在各类媒体上看到,今年6月万科和百度签订战略合作协议,同月360投资花样年华地产旗下彩生活物业公司,8月万科和淘宝房产联合举办营销活动,按消费者在淘宝上的消费能力给予相应的房价折扣,而且这个折扣力度非常大。在8月底万达和百度、腾讯成立合资公司,共同向O2O方向发力。这一系列的商业地产企业和互联网公司的合作背后预示着什么?什么又是房产和家居行业的大数据?非常高兴能有机会和各位分享家装e站在企业和产业链数据战略上的一些思考。
大数据这两年流行的4V定义,分别是volume规模、velocity高速、variety多样性、value价值。单纯的数据集合和积累不是大数据,完整的大数据产业涵盖数据存储、技术分析、行业应用三个方面。
从数据采集与存储上来讲,我们所在行业的数据,分为用户特征数据、用户行为数据和环境数据。用户特征包括消费者性别年龄、地域、行业、消费能力、爱好等等能够清晰确定单一和群体消费者的数据字段。用户行为数据包括用户的浏览行为、搜索行为、用户位置的变化(LBS)、汽车路线和出入时间、线上和线下的购物行为。环境数据包括各类商业地产、住宅地产的位置、户型布局与面积、装修风格方案、智能设备等等对环境采集的数据、品牌商门店位置、陈列商品等等。以人的因素和环境因素对数据进行不同分类。在这里我要强调的是,第一,大数据是采集的全量数据而非单一数据。没有什么量变引起质变的概念,所有的商业行为都可以被信息化数据化,商业行为的结果也是多重变量共同影响的结果。第二,不讨论单一因素带来的因果关系。更多的要考虑各项数据之间变化的相关性。第三,数据采集过程中的偏差不可避免,我们的评价过程更多的看群体,而不追求微观上的精准。
从数据采集技术上来讲,家装e站在2014年以 天猫平台为核心,在截止8月份只有42个分站,年底预计150个分站的基础上,全年预计影响超过300万人次的家装消费者。2015年我们全国会有300个分站,以及供应链体系超过55个大仓的基础上,整合网络营销推广资源,预计全年会影响5000万人次的消费者。在官网上线以后,以 Hadoop、mysql集群、BI系统组成数据计算、存储、分析体系。对消费者装修过程中的家居数据进行充分的采样分析。未来我们会依据业务需求,对接政府、开发商、平台、品牌方数据体系。政府数据包括政府建委、房管局相关的交易数据;国家统计局相关的地产开发数据;国土资源部相关的土地市场数据。开发商数据包括各楼盘户型库、消费者信息,同时我们也向开发商和消费者提供设计资源、每户定制交付的精装修房系统、以及各地区行业户型、装修、用户偏好等数据支持,使开发商提供的楼盘产品更贴合消费者需求。另外,和阿里巴巴等平台对接,可以获得5亿用户的偏好、位置、消费能力等精准数据,对e站各分店、各家装行业品牌方等提供业务支撑数据和营销支持。
从数据应用的层面上来讲,短期内我公司数据主要为e 站各分站提供店面群体分析、营销优化、用户体验和效率提升的各项工作提供支撑。以行业兄弟平台齐家、美乐乐等为力,具有互联网整合能力的线上线下结合平台比单纯的线下门店坪效高4-5倍。前面提到的万科万达等公司希望利用的是商业地产所在城市的客户数据分析和经营优化。这还仅仅是大数据在行业的一个基础应用。未来家装e站会从三个方面提升公司数据价值。一是通过运营过程中的经验积累,人工建模,为各地产公司、建材家具家饰品牌提供数据支持。另一方向是通过人工智能,海量分析各类户型装修设计方案。以产品自动设计和在线3D云渲染技术为消费者提供各类基础的装修全套设计方案。包括平面顶面立面布置图、水电设计图、各类木作项目图纸,效果图等,完全替代基础的设计师工作。最后是通过装修行业设计施工等工作的数据化和信息化(移动设备和APP的实施),提升施工组织效率、供应链效率、消费者选购效率和信息获取效率。
接下来说一说目前地产家居行业大数据工作所处的时代。
一是数据分散。各机构、品牌、平台、装饰公司数据都未打通。二是对大数据的理念快于应用实施。三是数据分析技术传统,多是用于公司或机构内部优化,扩大了公司沉淀的数据量,没有整合行业应用的体系出现。但在家居地产行业信息化水平低下的同时,这部分工作也为行业大数据体系实施打下了基础。四是法律法规不健全,没有很好保护用户隐私和为各机构之间数据流转提供支撑。
最后,我们说一说这个行业的大数据工作如何改善和加强。
一是各企业继续加强数据管理工作。各企业充分的信息化,沉淀海量数据,改革组织架构,为企业互联网化提供支持。二是希望政府能够开放机构数据。哪怕是处理过的机构数据。为专业公司的飞速发展提供良好的保障。同时也对数据交换和数据安全立法,保障行业稳定持久运行。三是政府推进数据交易市场发展。由各开发商、品牌方提供数据内容,由各平台提供技术支持。由各品牌或者专业的数据处理公司进行数据分析和使用。政府不能仅仅是在各地建设数据中心,更重要的是提供整体的行业数据政策支持。
家装e站在地产与家居行业,希望能起到链接平台、消费者、地产公司、政府机构的数据对接任务,为市场发展尽一份力。同时也希望未来能成为装饰行业的中立的数据中心,成为千家万户的家庭智慧生活数据仓库。为各级地方政府的智能城市工作提供来自各家庭的数据基础和行业应用场景。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在大数据时代背景下,海量行业数据亟需通过专业化工具挖掘潜在价值,辅助企业业务决策、优化运营模式、规避经营风险。Python凭借 ...
2026-08-28SQL是数据分析领域最基础、最核心的工具,承担着取数、清洗、统计、分层、归因的全流程工作。不同于单纯的语法练习,实战化SQL数 ...
2026-08-28 很多企业团队并非缺乏指标,而是陷入“指标失控”:仪表盘上堆满实时跳动的数据,却无法回答“当前瓶颈在哪、下一步该做什么 ...
2026-08-28随着新零售模式的快速普及,零售行业从传统的“货品驱动”全面转向“用户驱动”。门店交易数据、线上消费记录、浏览轨迹、复购频 ...
2026-08-27在数据分析、爬虫采集、接口开发、数据归档等场景中,JSON与CSV是两种使用率最高的数据存储格式。JSON为键值对结构化格式,适配 ...
2026-08-27 很多数据分析师每天都在计算指标、制作报表,但当被问到“什么叫指标数据元”“指标数据标准包含哪些核心维度”“指标数据质 ...
2026-08-27在数据分析工作中,时间序列是最常见的数据类型之一,订单时间、日志时间、交易时段、统计周期等数据均离不开时间处理。原始数据 ...
2026-08-26在数据分析与数据预处理工作中,原始数据普遍存在录入错误、系统故障、偶然极值等问题,极易产生异常数据。异常数据会严重干扰数 ...
2026-08-26 很多数据分析师能熟练写SQL、做透视表,但当被问到“数据是从哪里来的?经过哪些加工才进入数据仓库?ETL具体做了什么?”时 ...
2026-08-26在数理统计与数据分析领域,多因素方差分析与线性回归模型是研究变量关系、因素影响、数据差异规律的两大核心工具。二者均属于经 ...
2026-08-25数据分析的核心价值不在于数据计算与图表制作,而在于清晰、精准、有逻辑地输出结论、支撑业务决策。日常数据分析报告普遍存在结 ...
2026-08-25 很多数据分析师能熟练地写SQL、做透视表、算描述性统计,但当被问到“如何预测用户流失概率”“如何归因销量下滑的关键因素 ...
2026-08-25平均数是数据分析、数理统计与日常运算中最基础、最常用的统计量,核心作用是浓缩一组数据的整体水平、刻画数据集中趋势。在众多 ...
2026-08-24在MySQL数据库中,InnoDB存储引擎作为主流事务型引擎,默认事务隔离级别为可重复读(Repeatable Read,RR),这与SQL Server、Or ...
2026-08-24 很多数据分析师拿到数据就开始清洗、建模,但当被问到“这批数据属于什么类型——结构化还是非结构化?分类变量还是数值变量 ...
2026-08-24 很多数据分析师画过趋势图、做过业绩预测,但当被问到“这个月销售额增长20%,到底是长期趋势自然增长,还是促销活动的短期 ...
2026-08-21在数据分析与数据可视化工作中,直方图是展示数据分布特征、离散程度、集中区间的核心图表,能够直观呈现数值数据的频次分布规律 ...
2026-08-20在数据分析领域有一句核心准则:垃圾数据进,垃圾数据出。数据清洗是数据分析、数据建模、数据可视化之前的必经前置工序,也是保 ...
2026-08-20 很多数据分析师做过按月份的销售额趋势图,画过按天的流量折线图,但当被问到“时间序列和普通数据有什么本质区别”“季节性 ...
2026-08-20在Python数据分析与数据清洗工作中,Pandas是最核心的数据处理库,DataFrame是结构化数据的标准存储格式。在实时数据采集、循环 ...
2026-08-19