京公网安备 11010802034615号
经营许可证编号:京B2-20210330
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
在数据处理的全流程中,数据呈现与数据分析是两个紧密关联却截然不同的核心环节。无论是科研数据整理、企业业务复盘,还是日常数 ...
2026-03-06在数据分析、数据预处理场景中,dat文件是一种常见的二进制或文本格式数据文件,广泛应用于科研数据、工程数据、传感器数据等领 ...
2026-03-06在数据驱动决策的时代,CDA(Certified Data Analyst)数据分析师的核心价值,早已超越单纯的数据清洗与统计分析,而是通过数据 ...
2026-03-06在教学管理、培训数据统计、课程体系搭建等场景中,经常需要对课时数据进行排序并实现累加计算——比如,按课程章节排序,累加各 ...
2026-03-05在数据分析场景中,环比是衡量数据短期波动的核心指标——它通过对比“当前周期与上一个相邻周期”的数据,直观反映指标的月度、 ...
2026-03-05数据治理是数字化时代企业实现数据价值最大化的核心前提,而CDA(Certified Data Analyst)数据分析师作为数据全生命周期的核心 ...
2026-03-05在实验检测、质量控制、科研验证等场景中,“方法验证”是确保检测/分析结果可靠、可复用的核心环节——无论是新开发的检测方法 ...
2026-03-04在数据分析、科研实验、办公统计等场景中,我们常常需要对比两组数据的整体差异——比如两种营销策略的销售额差异、两种实验方案 ...
2026-03-04在数字化转型进入深水区的今天,企业对数据的依赖程度日益加深,而数据治理体系则是企业实现数据规范化、高质量化、价值化的核心 ...
2026-03-04在深度学习,尤其是卷积神经网络(CNN)的实操中,转置卷积(Transposed Convolution)是一个高频应用的操作——它核心用于实现 ...
2026-03-03在日常办公、数据分析、金融理财、科研统计等场景中,我们经常需要计算“平均值”来概括一组数据的整体水平——比如计算月度平均 ...
2026-03-03在数字化转型的浪潮中,数据已成为企业最核心的战略资产,而数据治理则是激活这份资产价值的前提——没有规范、高质量的数据治理 ...
2026-03-03在Excel办公中,数据透视表是汇总、分析繁杂数据的核心工具,我们常常通过它快速得到销售额汇总、人员统计、业绩分析等关键结果 ...
2026-03-02在日常办公和数据分析中,我们常常需要探究两个或多个数据之间的关联关系——比如销售额与广告投入是否正相关、员工出勤率与绩效 ...
2026-03-02在数字化运营中,时间序列数据是CDA(Certified Data Analyst)数据分析师最常接触的数据类型之一——每日的营收、每小时的用户 ...
2026-03-02在日常办公中,数据透视表是Excel、WPS等表格工具中最常用的数据分析利器——它能快速汇总繁杂数据、挖掘数据关联、生成直观报表 ...
2026-02-28有限元法(Finite Element Method, FEM)作为工程数值模拟的核心工具,已广泛应用于机械制造、航空航天、土木工程、生物医学等多 ...
2026-02-28在数字化时代,“以用户为中心”已成为企业运营的核心逻辑,而用户画像则是企业读懂用户、精准服务用户的关键载体。CDA(Certifi ...
2026-02-28在Python面向对象编程(OOP)中,类方法是构建模块化、可复用代码的核心载体,也是实现封装、继承、多态特性的关键工具。无论是 ...
2026-02-27在MySQL数据库优化中,索引是提升查询效率的核心手段—— 面对千万级、亿级数据量,合理创建索引能将查询时间从秒级压缩到毫秒级 ...
2026-02-27