
如何利用大数据思维在北京租到好房子_数据分析市场培训
第一步:精准定位。
确定找房地点,精确到小区。每个小区在任意时间,至少有三五间空房待租。大的小区,有几十间。完全不要担心没房。如果没有,基本是因为数据挖掘的能力不足。五环之内,如果两个毗邻的小区都没有空房,中国经济就要出大问题了。但一个小区的数据少,是很常见的。所以,我一般至少收罗4个小区的数据。
比如,我在凤凰网上班,要到市区,就会选择在地铁站和单位沿线的小区。
凤凰网到望京地铁站3公里,步行30分钟。
最理想的小区是A,其次是B、C、D。
第二步:数据挖掘。
这一步是个技术活,很关键。技术体现在你依据哪些指标进行挖掘。
我总结个口诀,叫“四看四不看”。
四看:看小区、看价位、看个人、看户型。
1、看小区。不要以地铁站诸如“望京”来搜索,要定位精准。
2、看价格。价格没有太多回旋的余地。在北京,五环左右和别人合租,单间的价钱基本不会超过2000。望京一带,单间基本是1500到2000。低于1500的条件不好,高于2000的又偏贵。
3、看个人房源。“100%个人房源”都会碰到中介。不要对中介寄予任何希望。但可以利用中介,就是在个人房源实在找不到的时候,找中介带你看一两家,熟悉一下行情。别看太多,因为人家中介挣钱也不容易。既然不打算走中介,别太麻烦人家。
4、看户型。户型数据未必真实。有些三室一厅的,客厅被隔断,住6家。我看到4室的基本不考虑。除非数据实在不够,也会抄上备用。合租人多会出现极大的麻烦,没人会主动倒洗手间的厕纸。而收水电费时有人拖欠不交就更让你苦恼了。
四不看:不看照片。不看设施、不看装修、不看面积。
1、不看照片。“有图有真相”这句话在两种地方万万不能相信,一种是租房网站上,一种是女生朋友圈自拍。记住,一定要看现场。照片拍得天花乱坠,没有用。
2、不看设施。不要去比较写的有空调没空调,有些有空调,但可能根本不制冷了。有些没空调,纯粹因为房主忘写了。
3、不看装修。中等装修、装修很好,这些描述太主观。很多冒充二房东的中介,把破烂的房子写成中等装修。
4、不看面积。同样大小的房子,有人写15平,有人写28平。一样主观。
你都大数据了你还相信主观描述么?一切以现场为准。看主观信息纯粹是浪费时间。
明确了“四看四不看”,半小时你就能找到一堆数据,格式如下:
第三步:剔除无效数据。
上一步挖掘到的数据,有三种是无效的,一种准有效的,一种有效的。
无效数据:
1、电话打不通的。
2、中介冒充个人的。
3、房子已租出去的。
准有效数据:
1、房子还没租出,但人不在家。
有效数据:
1、人在,现在可以看房。
这一步需要到了现场再开始实施。不要边挖掘数据边打电话。只要你的数据样本足够多,不怕不存在有效数据。而且,你先打电话约好时间,到了地方,人可能又不在了。所以,到小区再打电话,然后开始批量剔除。
不好意思,纸片装在裤兜里,天热出汗,就成这熊样子了。
每当你划掉一道线时,心里就多了一分成就感。
第四步:周边调研。
工作日最好下午出发,但做好下午看不到合适房子的准备。因为有正经职业的人,白天基本都在上班。你碰到的很可能是假冒二房东的中介,或者是没有正经职业的。和这些人合租可能会遇到很多问题。比如大白天趁你不在带了一堆狐朋狗友来家里,搞不好在家里吸毒你都不知道。
那下午出发的意义是什么呢?热身。
顺便在小区看看风景。当你时间太急迫的时候,就不会留意小区设施风景、周边吃的玩的和商场多不多,交通是否便利这些了。不要以为这些不重要。越是着急找房子,越不能粗疏。节奏一定要对。急中有缓,由缓而速。
每个小区都有一群群中介。他们走过你身边时,一定要把纸揣好了。让自己像个特务一样,装作若无其事地看大妈跳广场舞。一边看,一边拨出电话。这时,只见一个大妈从广场舞队伍里溜出来了。没错,白天不上班的,不一定是中介,还有可能是退休的房东大妈。
别从位置最优的小区开始。这样,即便看到好房子,你还会对下家有期待。如果先看位置最优的小区,你可能一激动就拍板决定了,这样很容易错失更舒服的房子。
第五步:现场勘查。
不要预设。一定要找带空调的,一定要找有电梯的——太陋(low)了。
记住,你是在用大数据思维找房子,还能提出以上标准吗?
以下指标才是合适的:
1、要木地板,不要地板砖。
地板甚至比电视、空调还重要。卧室是木地板,或者看着像木地板的话,你回到家会感觉很放松,如果是地板砖,就给人一种冰冷的感觉,还像在办公室里。
2、要有客厅,不要隔断。
哪怕你不住隔断,也不要租带隔断的房子。有隔断就意味着没有客厅。有大客厅,基本上就有沙发,沙发前边基本就有电视,甚至还有大阳台。没有客厅的话,你的空间就只剩下卧室了。
3、窗户朝南,要无遮挡。
休息日你可以看到大把的阳光毫不吝惜地照进来。这一点对于好心情非常重要。如果你的窗子朝西或者朝北,或者有高楼遮住了你一半的视线,或者窗户太小,你就不会太开心。脑补一下吧:大冬天的周末,睡到十点,拉开窗帘,满室生春,泡一壶茶,站在窗前,远远近近的风景尽收眼底。你顿时爽了。
4、要大床,除非你受了八关斋戒。
广场舞大妈说她只让正经人住,你要不正经她还不租给你呢,然后一个劲儿地夸自己的房子有多么好。但你还是看出一些弊端,比如卧室没有床,只有一张小床垫。——大妈不会聪明到为了把房子租个好价钱而特地买个大床,她不知道,如果她买张大床,很多人愿意多出200块钱把这房子租下来,押一付三,增加的租金立刻抵消了大床的成本。可见,把数学应用在生活中有多么重要。
第六步:运筹帷幄。
当你现场看过的房子数据比较充裕时,就会追求卧室里是不是有书架、洗手间是不是通风良好这样的指标了。达到这个水平时,再看两三家就够了。
看到再好的房子,也别当场定下来。一时的感觉有可能是假相。尤其是在你看了超过十间房时,你已经分不清哪间是哪间了。你可能看一间觉得满意,看到下一间又觉得满意。这时,你需要问一问房东,能不能拍张照片。告诉她你要多比较两家,这样,她还会自动给你压低房租。不然,她会以为你不是一个人来住。当然,你也可以告诉她你是发给你妈看,但那样似乎有点丢人,毕竟你都三十岁了。
通情达理的房东一般都不会拒绝你。拒绝你的房东,你要考虑是不是要住在这里,因为和他们的相处恐怕容易起芥蒂。要求拍照片是检验房东性情的好办法。
拍了十多家房间的照片,就可以去吃饭了。因为你饿了。找一家麦当劳或者肯德基吧,可惜肉全没有了。你痛恨自己累了一下午还不能吃饱。但要记住,你此行的目的是找房子,不是吃。
要一杯饮料。把看过的房子一一列在纸上,打开照片,比较其优劣。你假如会用SWOT分析法更好,PEST就不用了,装逼也需要有限度。
然后,你就得到一张近似下图的列表。
先排除一半,再从未排除的选项里选优,就确定了一个候选房。
别着急,你还需检验一下它是否有效。不必做robust检验,只需在你未曾涉足的小区观察两套房有个比较就行了。一般不会优于之前的最优解。
然后,你打电话给最优解姐姐。交了定金,就可以愉快地打道回府了。
你共拨了40多通电话,逛了5个小区,看过16间房。加上吃饭,花了5个小时。
数据分析咨询请扫描二维码
若不方便扫码,搜微信号:CDAshujufenxi
在人工智能领域,“大模型” 已成为近年来的热点标签:从参数超 1750 亿的 GPT-3,到万亿级参数的 PaLM,再到多模态大模型 GPT-4 ...
2025-10-22在 MySQL 数据库的日常运维与开发中,“更新数据是否会影响读数据” 是一个高频疑问。这个问题的答案并非简单的 “是” 或 “否 ...
2025-10-22在企业数据分析中,“数据孤岛” 是制约分析深度的核心瓶颈 —— 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 ...
2025-10-22在神经网络设计中,“隐藏层个数” 是决定模型能力的关键参数 —— 太少会导致 “欠拟合”(模型无法捕捉复杂数据规律,如用单隐 ...
2025-10-21在特征工程流程中,“单变量筛选” 是承上启下的关键步骤 —— 它通过分析单个特征与目标变量的关联强度,剔除无意义、冗余的特 ...
2025-10-21在数据分析全流程中,“数据读取” 常被误解为 “简单的文件打开”—— 双击 Excel、执行基础 SQL 查询即可完成。但对 CDA(Cert ...
2025-10-21在实际业务数据分析中,我们遇到的大多数数据并非理想的正态分布 —— 电商平台的用户消费金额(少数用户单次消费上万元,多数集 ...
2025-10-20在数字化交互中,用户的每一次操作 —— 从电商平台的 “浏览商品→加入购物车→查看评价→放弃下单”,到内容 APP 的 “点击短 ...
2025-10-20在数据分析的全流程中,“数据采集” 是最基础也最关键的环节 —— 如同烹饪前需备好新鲜食材,若采集的数据不完整、不准确或不 ...
2025-10-20在数据成为新时代“石油”的今天,几乎每个职场人都在焦虑: “为什么别人能用数据驱动决策、升职加薪,而我面对Excel表格却无从 ...
2025-10-18数据清洗是 “数据价值挖掘的前置关卡”—— 其核心目标是 “去除噪声、修正错误、规范格式”,但前提是不破坏数据的真实业务含 ...
2025-10-17在数据汇总分析中,透视表凭借灵活的字段重组能力成为核心工具,但原始透视表仅能呈现数值结果,缺乏对数据背景、异常原因或业务 ...
2025-10-17在企业管理中,“凭经验定策略” 的传统模式正逐渐失效 —— 金融机构靠 “研究员主观判断” 选股可能错失收益,电商靠 “运营拍 ...
2025-10-17在数据库日常操作中,INSERT INTO SELECT是实现 “批量数据迁移” 的核心 SQL 语句 —— 它能直接将一个表(或查询结果集)的数 ...
2025-10-16在机器学习建模中,“参数” 是决定模型效果的关键变量 —— 无论是线性回归的系数、随机森林的树深度,还是神经网络的权重,这 ...
2025-10-16在数字化浪潮中,“数据” 已从 “辅助决策的工具” 升级为 “驱动业务的核心资产”—— 电商平台靠用户行为数据优化推荐算法, ...
2025-10-16在大模型从实验室走向生产环境的过程中,“稳定性” 是决定其能否实用的关键 —— 一个在单轮测试中表现优异的模型,若在高并发 ...
2025-10-15在机器学习入门领域,“鸢尾花数据集(Iris Dataset)” 是理解 “特征值” 与 “目标值” 的最佳案例 —— 它结构清晰、维度适 ...
2025-10-15在数据驱动的业务场景中,零散的指标(如 “GMV”“复购率”)就像 “散落的零件”,无法支撑系统性决策;而科学的指标体系,则 ...
2025-10-15在神经网络模型设计中,“隐藏层层数” 是决定模型能力与效率的核心参数之一 —— 层数过少,模型可能 “欠拟合”(无法捕捉数据 ...
2025-10-14