大数据时代背景下，传统的房地产评价职业开展思路和战略格式正发生着巨大的改变。现在商场上已经有不少公司在使用大数据技能做云评价，实践上仅仅使用了数据库兼并互联网技能，大数据更多是噱头。本文剖析了业界大数据技能使用的现状，对未来的开展运用做了展望。
大数据时代背景下，传统的房地产评价职业开展思路和战略格式正发生着巨大的改变。云核算、大数据等先进技能为房地产评价职业开展供给了强有力的支撑。但大数据不是许多数据的代名词，实践运用中最重要的是对大数据的剖析，是经过剖析后获取到的更智能的、深化的、有价值的信息。大数据的剖析办法是决议终究信息是否有价值的决议性要素。
现在商场上了解到的房地产评价职业运用大数据而发生的新事务品种多类似于云评价、主动评价。严厉意义上来讲，它们不是大数据，而仅仅许多数据的数据库，由于它们不能发生数据剖析，其成果也只能运用于部分商场或许有限的事务类型。
现在商场上已经有不少公司在使用大数据技能做云评价，但没有几家公司或数据服务商有志愿且有才能界说职业的规范协议并在业界有用推广。
网络/数据协议规范即网络或数据传递与办理信息的一些规范。好像人与人之间彼此沟通是需求遵从必定的规矩相同，核算机之间的彼此通讯需求一起恪守必定的规矩，这些规矩就称为协议规范。
房地产评价职业全面推广大数据运用应当注重规范协议的权威性和普适性。现在多家房地产评价组织各行其道，依据本身的事务特色进行各种主动评价使用程序的开发规划。从单个公司的开展看，这些萌发状况的云评价、主动评价等体系可以助力公司事务的开展；但久远来看，这种零星单个的数据开发对职业的全体推进存在着必定的局限性。
现在许多房地产评价组织云评价数据的获得首要依托政府发布的信息、网络等媒体揭露信息、中介信息以及评价人员现场搜集信息等途径，可是业界人士会有一种通识：无论是哪种途径获得的数据，由于数据使用的意图不同，终究获得的数据、尤其是房地产价格信息数据存在着主观性，所以也使得咱们在评价时会选用比较法等技能办法使评价方针的价值尽量去除各种层面的影响而无限挨近客观商场价值。概括来看，数据的搜集首要仍是依靠人工，搜集、调研以及后期的收拾剖析数据等作业周期长、本钱全体较高。
据了解，现在云评价体系做的比较好的公司寥寥无几。咱们拿其间一家比较好的数据来举例：2012年，某地产大数据体系凭借“互联网+”创建了我国首个互联网房产交易渠道，到2017年底完结了“56城4000万套二手房”的在线主动评价，这个成绩在业界来说相当可观。但简略的均匀来看，数据搜集作业每年约11个城市、800万条二手房数据；咱们再比照下面一组数据：到2004年12月31日，全国县级以上行政区划共有：23个省，5个自治区，4个直辖市，2个特别行政区；50个区域（州、盟）；661个市（其间：直辖市4个；地级市283个；县级市374个）。也便是说，即使是职业抢先的组织，假如以单个的力气、依照现有的数据搜集技能去完结评价根底数据全掩盖，或许需求60年，纵便仅仅掩盖到地级市也需求大约30年。
近几年，各地大力开展根底设施建造、推广城市更新，城市开展一日千里。或许你今日搜集的许多数据，经过剖析收拾刚录入体系，却由于某个片区要拆迁或许某些地段要建筑地铁、某个当地又拍出个楼王等等，形成数据又需求再进行更新。所以说，在房价动摇较大的阶段，假如要坚持数据的现势性，数据搜集作业会常常重复。即便如此，搜集到的数据经过了调研、收拾和剖析阶段，会花费必定的时刻，也会形成数据具有必定的推迟性。
现在商场上大多房地产评价组织的大数据使用产品首要功用为主动生成评价陈述，并且评价陈述的类型也是以评价住所类的商场价值居多，偶有商业、作业物业的数据，而关于工业项目、土地项目简直见不到踪迹，产品功用单一化。假如从事务延展开来，现在有许多组织不仅仅具有房地产评价资质，他们还有财物、咨询、造价等等，有一条有相关的事务链，但关于根底数据的使用，这些层面也是有共通之处的，但现在都完结不了。所以说，现在的大数据技能下的主动评价体系只能处理个贷产品线上的重复劳动，前进该产品线的作业功率，但关于整个评价组织的开展来讲，仍是无济于事。
假如咱们要实在完结房地产评价的大数据和主动化，除了尽或许的许多搜集根底数据（重点是价格信息）之外，还应该充分考虑数据剖析。例如对房地产价格的影响要素，针对这些要素的改变对房地产价格的影响程度规划大数据剖析办法（即算法）。比方：定性的算法可使用含糊数学、定量的算法可使用神经网络算法等。简略的说，含糊数学是研讨归于不确认性，而又具有含糊性的量的改变规则的一种数学办法。比方可以经过对数据的概括判别处理概率问题，实践运用中可以从海量的数据来判别某个评价方针在某个要素或多种要素的影响下是涨仍是跌；而神经网络便是剖析这些要素的内在联系，比方它首要摒除其他要素，独自的确认这种要素假如发生改变会对评价方针的价格发生多大的影响，假如多种要素合力则发生的价格影响又是多少。
综上所述，要完结职业的整个评价体系相关事务类型均完结大数据思路下的主动化作业与办理，还任重而道远。
现在商场上已经有不少公司在使用大数据技能做云评价，实践上仅仅使用了数据库兼并互联网技能，大数据更多是噱头。大数据技能彻底使用于房地产评价范畴时，咱们可以看到的不仅仅是现在的主动评价、主动生成评价陈述等功用，还可以满意咱们的事务链条上的各种产品需求，比方主动剖析某区域房地产未来开展趋势、对某一项意图可行性研讨剖析、对全体财物的价格研判等等……但这个方针的完结不是哪一个评价组织可以完结的，职业界可以依托职业协会或许是评价联盟为渠道，引入大数据剖析算法规划专业人才，收拾并剖析各个产品线的软件需求，完结大数据技能与评价使用的实在对接。
首要，将评价职业可触及的各种事务产品线模块化，各个模块给予界说。比方：事务产品线可以分为房地产价值评价、财物评价、出资参谋等大的产品线模块，在大模块下可以按评价方针用处或许按评价意图等规划细化的模块，为每一个细化模块装备相应的规范数据结构，确认根底数据的搜集方法及使用点。
其次，界说职业数据规范协议，并一起挑选有价值、有可行性的事务界说相关的子协议。有了一致的协议规范，业界的数据搜集与剖析技能一致，便于评价与大数据交融技能的拓宽与使用；有利于产品线的移风易俗，是职业全体开展的加快剂。
一点想象：现在核算机界比较热的区块链技能也是一种互联网数据库技能，但它的特色是去中心化、揭露通明。假如这种技能可以在某种程度上与大数据兼并使用，则在房地产评价的客户使用范畴会有突破性的革新，比方房子挂号、课税、典当等环节将会直接得到实在的商场数据，省去许多审阅、监督与办理的流程，房地产评价的功率则会成倍数前进。当然，这一技能现在没有得到广泛使用，在法令层面也还没有完善的办法。但做为一个酷爱评价工作的评价人，信任在科技飞速开展的今日，咱们能很快看到科技的前进对职业的推进。以上拙见仅为抛砖引玉，期望业界同行及核算机范畴的优异人士能尽早出台使用于评价职业的大数据技能剖析体系建造计划。（国策深圳 吴丽娟）
（本文无参考文献，由作者与核算机专业人士评论、收拾后所得。特别道谢安全金融高档软件工程师陈工）