
如何利用大數(shù)據(jù)思維在北京租到好房子_數(shù)據(jù)分析市場(chǎng)培訓(xùn)
第一步:精準(zhǔn)定位。
確定找房地點(diǎn),精確到小區(qū)。每個(gè)小區(qū)在任意時(shí)間,至少有三五間空房待租。大的小區(qū),有幾十間。完全不要擔(dān)心沒(méi)房。如果沒(méi)有,基本是因?yàn)?/span>數(shù)據(jù)挖掘的能力不足。五環(huán)之內(nèi),如果兩個(gè)毗鄰的小區(qū)都沒(méi)有空房,中國(guó)經(jīng)濟(jì)就要出大問(wèn)題了。但一個(gè)小區(qū)的數(shù)據(jù)少,是很常見(jiàn)的。所以,我一般至少收羅4個(gè)小區(qū)的數(shù)據(jù)。
比如,我在鳳凰網(wǎng)上班,要到市區(qū),就會(huì)選擇在地鐵站和單位沿線的小區(qū)。
鳳凰網(wǎng)到望京地鐵站3公里,步行30分鐘。
最理想的小區(qū)是A,其次是B、C、D。
第二步:數(shù)據(jù)挖掘。
這一步是個(gè)技術(shù)活,很關(guān)鍵。技術(shù)體現(xiàn)在你依據(jù)哪些指標(biāo)進(jìn)行挖掘。
我總結(jié)個(gè)口訣,叫“四看四不看”。
四看:看小區(qū)、看價(jià)位、看個(gè)人、看戶(hù)型。
1、看小區(qū)。不要以地鐵站諸如“望京”來(lái)搜索,要定位精準(zhǔn)。
2、看價(jià)格。價(jià)格沒(méi)有太多回旋的余地。在北京,五環(huán)左右和別人合租,單間的價(jià)錢(qián)基本不會(huì)超過(guò)2000。望京一帶,單間基本是1500到2000。低于1500的條件不好,高于2000的又偏貴。
3、看個(gè)人房源。“100%個(gè)人房源”都會(huì)碰到中介。不要對(duì)中介寄予任何希望。但可以利用中介,就是在個(gè)人房源實(shí)在找不到的時(shí)候,找中介帶你看一兩家,熟悉一下行情。別看太多,因?yàn)槿思抑薪閽赍X(qián)也不容易。既然不打算走中介,別太麻煩人家。
4、看戶(hù)型。戶(hù)型數(shù)據(jù)未必真實(shí)。有些三室一廳的,客廳被隔斷,住6家。我看到4室的基本不考慮。除非數(shù)據(jù)實(shí)在不夠,也會(huì)抄上備用。合租人多會(huì)出現(xiàn)極大的麻煩,沒(méi)人會(huì)主動(dòng)倒洗手間的廁紙。而收水電費(fèi)時(shí)有人拖欠不交就更讓你苦惱了。
四不看:不看照片。不看設(shè)施、不看裝修、不看面積。
1、不看照片。“有圖有真相”這句話在兩種地方萬(wàn)萬(wàn)不能相信,一種是租房網(wǎng)站上,一種是女生朋友圈自拍。記住,一定要看現(xiàn)場(chǎng)。照片拍得天花亂墜,沒(méi)有用。
2、不看設(shè)施。不要去比較寫(xiě)的有空調(diào)沒(méi)空調(diào),有些有空調(diào),但可能根本不制冷了。有些沒(méi)空調(diào),純粹因?yàn)榉恐魍鼘?xiě)了。
3、不看裝修。中等裝修、裝修很好,這些描述太主觀。很多冒充二房東的中介,把破爛的房子寫(xiě)成中等裝修。
4、不看面積。同樣大小的房子,有人寫(xiě)15平,有人寫(xiě)28平。一樣主觀。
你都大數(shù)據(jù)了你還相信主觀描述么?一切以現(xiàn)場(chǎng)為準(zhǔn)??粗饔^信息純粹是浪費(fèi)時(shí)間。
明確了“四看四不看”,半小時(shí)你就能找到一堆數(shù)據(jù),格式如下:
第三步:剔除無(wú)效數(shù)據(jù)。
上一步挖掘到的數(shù)據(jù),有三種是無(wú)效的,一種準(zhǔn)有效的,一種有效的。
無(wú)效數(shù)據(jù):
1、電話打不通的。
2、中介冒充個(gè)人的。
3、房子已租出去的。
準(zhǔn)有效數(shù)據(jù):
1、房子還沒(méi)租出,但人不在家。
有效數(shù)據(jù):
1、人在,現(xiàn)在可以看房。
這一步需要到了現(xiàn)場(chǎng)再開(kāi)始實(shí)施。不要邊挖掘數(shù)據(jù)邊打電話。只要你的數(shù)據(jù)樣本足夠多,不怕不存在有效數(shù)據(jù)。而且,你先打電話約好時(shí)間,到了地方,人可能又不在了。所以,到小區(qū)再打電話,然后開(kāi)始批量剔除。
不好意思,紙片裝在褲兜里,天熱出汗,就成這熊樣子了。
每當(dāng)你劃掉一道線時(shí),心里就多了一分成就感。
第四步:周邊調(diào)研。
工作日最好下午出發(fā),但做好下午看不到合適房子的準(zhǔn)備。因?yàn)橛姓?jīng)職業(yè)的人,白天基本都在上班。你碰到的很可能是假冒二房東的中介,或者是沒(méi)有正經(jīng)職業(yè)的。和這些人合租可能會(huì)遇到很多問(wèn)題。比如大白天趁你不在帶了一堆狐朋狗友來(lái)家里,搞不好在家里吸毒你都不知道。
那下午出發(fā)的意義是什么呢?熱身。
順便在小區(qū)看看風(fēng)景。當(dāng)你時(shí)間太急迫的時(shí)候,就不會(huì)留意小區(qū)設(shè)施風(fēng)景、周邊吃的玩的和商場(chǎng)多不多,交通是否便利這些了。不要以為這些不重要。越是著急找房子,越不能粗疏。節(jié)奏一定要對(duì)。急中有緩,由緩而速。
每個(gè)小區(qū)都有一群群中介。他們走過(guò)你身邊時(shí),一定要把紙揣好了。讓自己像個(gè)特務(wù)一樣,裝作若無(wú)其事地看大媽跳廣場(chǎng)舞。一邊看,一邊撥出電話。這時(shí),只見(jiàn)一個(gè)大媽從廣場(chǎng)舞隊(duì)伍里溜出來(lái)了。沒(méi)錯(cuò),白天不上班的,不一定是中介,還有可能是退休的房東大媽。
別從位置最優(yōu)的小區(qū)開(kāi)始。這樣,即便看到好房子,你還會(huì)對(duì)下家有期待。如果先看位置最優(yōu)的小區(qū),你可能一激動(dòng)就拍板決定了,這樣很容易錯(cuò)失更舒服的房子。
第五步:現(xiàn)場(chǎng)勘查。
不要預(yù)設(shè)。一定要找?guī)Э照{(diào)的,一定要找有電梯的——太陋(low)了。
記住,你是在用大數(shù)據(jù)思維找房子,還能提出以上標(biāo)準(zhǔn)嗎?
以下指標(biāo)才是合適的:
1、要木地板,不要地板磚。
地板甚至比電視、空調(diào)還重要。臥室是木地板,或者看著像木地板的話,你回到家會(huì)感覺(jué)很放松,如果是地板磚,就給人一種冰冷的感覺(jué),還像在辦公室里。
2、要有客廳,不要隔斷。
哪怕你不住隔斷,也不要租帶隔斷的房子。有隔斷就意味著沒(méi)有客廳。有大客廳,基本上就有沙發(fā),沙發(fā)前邊基本就有電視,甚至還有大陽(yáng)臺(tái)。沒(méi)有客廳的話,你的空間就只剩下臥室了。
3、窗戶(hù)朝南,要無(wú)遮擋。
休息日你可以看到大把的陽(yáng)光毫不吝惜地照進(jìn)來(lái)。這一點(diǎn)對(duì)于好心情非常重要。如果你的窗子朝西或者朝北,或者有高樓遮住了你一半的視線,或者窗戶(hù)太小,你就不會(huì)太開(kāi)心。腦補(bǔ)一下吧:大冬天的周末,睡到十點(diǎn),拉開(kāi)窗簾,滿室生春,泡一壺茶,站在窗前,遠(yuǎn)遠(yuǎn)近近的風(fēng)景盡收眼底。你頓時(shí)爽了。
4、要大床,除非你受了八關(guān)齋戒。
廣場(chǎng)舞大媽說(shuō)她只讓正經(jīng)人住,你要不正經(jīng)她還不租給你呢,然后一個(gè)勁兒地夸自己的房子有多么好。但你還是看出一些弊端,比如臥室沒(méi)有床,只有一張小床墊。——大媽不會(huì)聰明到為了把房子租個(gè)好價(jià)錢(qián)而特地買(mǎi)個(gè)大床,她不知道,如果她買(mǎi)張大床,很多人愿意多出200塊錢(qián)把這房子租下來(lái),押一付三,增加的租金立刻抵消了大床的成本??梢?jiàn),把數(shù)學(xué)應(yīng)用在生活中有多么重要。
第六步:運(yùn)籌帷幄。
當(dāng)你現(xiàn)場(chǎng)看過(guò)的房子數(shù)據(jù)比較充裕時(shí),就會(huì)追求臥室里是不是有書(shū)架、洗手間是不是通風(fēng)良好這樣的指標(biāo)了。達(dá)到這個(gè)水平時(shí),再看兩三家就夠了。
看到再好的房子,也別當(dāng)場(chǎng)定下來(lái)。一時(shí)的感覺(jué)有可能是假相。尤其是在你看了超過(guò)十間房時(shí),你已經(jīng)分不清哪間是哪間了。你可能看一間覺(jué)得滿意,看到下一間又覺(jué)得滿意。這時(shí),你需要問(wèn)一問(wèn)房東,能不能拍張照片。告訴她你要多比較兩家,這樣,她還會(huì)自動(dòng)給你壓低房租。不然,她會(huì)以為你不是一個(gè)人來(lái)住。當(dāng)然,你也可以告訴她你是發(fā)給你媽看,但那樣似乎有點(diǎn)丟人,畢竟你都三十歲了。
通情達(dá)理的房東一般都不會(huì)拒絕你。拒絕你的房東,你要考慮是不是要住在這里,因?yàn)楹退麄兊南嗵幙峙氯菀灼鸾娴?。要求拍照片是檢驗(yàn)房東性情的好辦法。
拍了十多家房間的照片,就可以去吃飯了。因?yàn)槟沭I了。找一家麥當(dāng)勞或者肯德基吧,可惜肉全沒(méi)有了。你痛恨自己累了一下午還不能吃飽。但要記住,你此行的目的是找房子,不是吃。
要一杯飲料。把看過(guò)的房子一一列在紙上,打開(kāi)照片,比較其優(yōu)劣。你假如會(huì)用SWOT分析法更好,PEST就不用了,裝逼也需要有限度。
然后,你就得到一張近似下圖的列表。
先排除一半,再?gòu)奈磁懦倪x項(xiàng)里選優(yōu),就確定了一個(gè)候選房。
別著急,你還需檢驗(yàn)一下它是否有效。不必做robust檢驗(yàn),只需在你未曾涉足的小區(qū)觀察兩套房有個(gè)比較就行了。一般不會(huì)優(yōu)于之前的最優(yōu)解。
然后,你打電話給最優(yōu)解姐姐。交了定金,就可以愉快地打道回府了。
你共撥了40多通電話,逛了5個(gè)小區(qū),看過(guò)16間房。加上吃飯,花了5個(gè)小時(shí)。
數(shù)據(jù)分析咨詢(xún)請(qǐng)掃描二維碼
若不方便掃碼,搜微信號(hào):CDAshujufenxi
SQL Server 中 CONVERT 函數(shù)的日期轉(zhuǎn)換:從基礎(chǔ)用法到實(shí)戰(zhàn)優(yōu)化 在 SQL Server 的數(shù)據(jù)處理中,日期格式轉(zhuǎn)換是高頻需求 —— 無(wú)論 ...
2025-09-18MySQL 大表拆分與關(guān)聯(lián)查詢(xún)效率:打破 “拆分必慢” 的認(rèn)知誤區(qū) 在 MySQL 數(shù)據(jù)庫(kù)管理中,“大表” 始終是性能優(yōu)化繞不開(kāi)的話題。 ...
2025-09-18CDA 數(shù)據(jù)分析師:表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù) “獲取 - 加工 - 使用” 全流程的賦能者 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、CSV 文件)是企業(yè)數(shù)字 ...
2025-09-18DSGE 模型中的 Et:理性預(yù)期算子的內(nèi)涵、作用與應(yīng)用解析 動(dòng)態(tài)隨機(jī)一般均衡(Dynamic Stochastic General Equilibrium, DSGE)模 ...
2025-09-17Python 提取 TIF 中地名的完整指南 一、先明確:TIF 中的地名有哪兩種存在形式? 在開(kāi)始提取前,需先判斷 TIF 文件的類(lèi)型 —— ...
2025-09-17CDA 數(shù)據(jù)分析師:解鎖表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)特征價(jià)值的專(zhuān)業(yè)核心 表結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 規(guī)范存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如數(shù)據(jù)庫(kù)表、Excel 表、 ...
2025-09-17Excel 導(dǎo)入數(shù)據(jù)含缺失值?詳解 dropna 函數(shù)的功能與實(shí)戰(zhàn)應(yīng)用 在用 Python(如 pandas 庫(kù))處理 Excel 數(shù)據(jù)時(shí),“缺失值” 是高頻 ...
2025-09-16深入解析卡方檢驗(yàn)與 t 檢驗(yàn):差異、適用場(chǎng)景與實(shí)踐應(yīng)用 在數(shù)據(jù)分析與統(tǒng)計(jì)學(xué)領(lǐng)域,假設(shè)檢驗(yàn)是驗(yàn)證研究假設(shè)、判斷數(shù)據(jù)差異是否 “ ...
2025-09-16CDA 數(shù)據(jù)分析師:掌控表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)全功能周期的專(zhuān)業(yè)操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(以 “行 - 列” 存儲(chǔ)的結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù),如 Excel 表、數(shù)據(jù) ...
2025-09-16MySQL 執(zhí)行計(jì)劃中 rows 數(shù)量的準(zhǔn)確性解析:原理、影響因素與優(yōu)化 在 MySQL SQL 調(diào)優(yōu)中,EXPLAIN執(zhí)行計(jì)劃是核心工具,而其中的row ...
2025-09-15解析 Python 中 Response 對(duì)象的 text 與 content:區(qū)別、場(chǎng)景與實(shí)踐指南 在 Python 進(jìn)行 HTTP 網(wǎng)絡(luò)請(qǐng)求開(kāi)發(fā)時(shí)(如使用requests ...
2025-09-15CDA 數(shù)據(jù)分析師:激活表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)價(jià)值的核心操盤(pán)手 表格結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)(如 Excel 表格、數(shù)據(jù)庫(kù)表)是企業(yè)最基礎(chǔ)、最核心的數(shù)據(jù)形態(tài) ...
2025-09-15Python HTTP 請(qǐng)求工具對(duì)比:urllib.request 與 requests 的核心差異與選擇指南 在 Python 處理 HTTP 請(qǐng)求(如接口調(diào)用、數(shù)據(jù)爬取 ...
2025-09-12解決 pd.read_csv 讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 為幫助 Python 數(shù)據(jù)從業(yè)者解決pd.read_csv讀取長(zhǎng)浮點(diǎn)數(shù)據(jù)時(shí)的科學(xué)計(jì)數(shù)法問(wèn)題 ...
2025-09-12CDA 數(shù)據(jù)分析師:業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析步驟的落地者與價(jià)值優(yōu)化者 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析是企業(yè)解決日常運(yùn)營(yíng)問(wèn)題、提升執(zhí)行效率的核心手段,其價(jià)值 ...
2025-09-12用 SQL 驗(yàn)證業(yè)務(wù)邏輯:從規(guī)則拆解到數(shù)據(jù)把關(guān)的實(shí)戰(zhàn)指南 在業(yè)務(wù)系統(tǒng)落地過(guò)程中,“業(yè)務(wù)邏輯” 是連接 “需求設(shè)計(jì)” 與 “用戶(hù)體驗(yàn) ...
2025-09-11塔吉特百貨孕婦營(yíng)銷(xiāo)案例:數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)下的精準(zhǔn)零售革命與啟示 在零售行業(yè) “流量紅利見(jiàn)頂” 的當(dāng)下,精準(zhǔn)營(yíng)銷(xiāo)成為企業(yè)突圍的核心方 ...
2025-09-11CDA 數(shù)據(jù)分析師與戰(zhàn)略 / 業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析:概念辨析與協(xié)同價(jià)值 在數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策的體系中,“戰(zhàn)略數(shù)據(jù)分析”“業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)分析” 是企業(yè) ...
2025-09-11Excel 數(shù)據(jù)聚類(lèi)分析:從操作實(shí)踐到業(yè)務(wù)價(jià)值挖掘 在數(shù)據(jù)分析場(chǎng)景中,聚類(lèi)分析作為 “無(wú)監(jiān)督分組” 的核心工具,能從雜亂數(shù)據(jù)中挖 ...
2025-09-10統(tǒng)計(jì)模型的核心目的:從數(shù)據(jù)解讀到?jīng)Q策支撐的價(jià)值導(dǎo)向 統(tǒng)計(jì)模型作為數(shù)據(jù)分析的核心工具,并非簡(jiǎn)單的 “公式堆砌”,而是圍繞特定 ...
2025-09-10