CN108921597A - 基于房地产大数据的房产价格自动评估系统及方法 - Google Patents

基于房地产大数据的房产价格自动评估系统及方法 Download PDF

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Abstract

本发明公开了一种基于房地产大数据的房产价格自动评估系统及方法，系统包括：数据获取模块、字段添加模块、等级分类模块、样本赋值模块、实时计算模块、房价修正模块和数据库，通过为样本设置当前价格和初始系数，通过房地产状况调整，得出数据库中同等级同类别的全部房产的价格和系数，再实时采集一段时间内与样本条件相同的房产的交易价格，计算出更新房价和更新系数，自动更新全部房产价格数据，以达到自动评估房价，提高效率、节省人力、降低评估成本、确保房价评估的准确性的目的。

Description

基于房地产大数据的房产价格自动评估系统及方法
技术领域
本发明涉及房地产价格评估技术领域，具体涉及一种基于房地产大数据的房产价格自动评估系统及方法。
背景技术
现阶段的房地产估价行业，都是人工(房地产估价师)操作，每次评估时，需要评估人员现场查勘、统计测算等来得出最后评估价格，评估理论上也只是市场法、成本法、假设开发法、收益法这几种方法，得出的价格有很大的人为因素。
现有的房地产估价行业，都是人工评估，具有人工成本高、时间长、评估价格准确性容易被人为操作等缺点，委托方等待时间长，也同时给委托方增加了支付评估费的委托成本。
发明内容
为解决上述技术问题，本发明提出了一种基于房地产大数据的房产价格自动评估系统及方法，以达到自动评估房价，提高效率，节省人力、降低评估成本、确保房价评估的准确性的目的。
为达到上述目的，本发明的技术方案如下：一种基于房地产大数据的房产价格自动评估系统，所述系统包括：数据获取模块、字段添加模块、等级分类模块、样本赋值模块、实时计算模块、房价修正模块和数据库，
所述数据获取模块，用于从第三方平台获取房地产数据并存入数据库，还用于实时从房地产交易平台获取房产交易数据并存入数据库；
所述字段添加模块，用于为数据库中的房地产数据添加字段，所述字段包括：估价时点、基准价格、基准系数、划分区域、房产等级和房产分类；
所述等级分类模块，用于根据同一划分区域内的不同地段为房地产分级，还用于为同一级的房地产分类；
所述样本赋值模块，用于为样本赋值，所述样本为每类房地产中的一套或多套，所述赋值为：当前时点、当前价格、初始系数、房产所在区域、房产所处等级和房产类别；
所述实时计算模块，用于根据数据库中的房产交易数据和样本的赋值计算出一段时间后样本的更新价格和更新系数；
所述房价修正模块，用于根据样本的更新价格和更新系数为系统内的其他同区域、同等级和同类别的房产价格进行修正，并将修正后的房地产价格存储至数据库中；
所述数据库，用于存储房地产数据、房产交易数据和修正后的房地产价格。
进一步地，所述第三方平台包括：不动产登记局、税务局、金融系统、法院；所述房地产交易平台为税务局及所有需要核准评估房地产价格的部门。
进一步地，所述房产类别包括：住宅、公寓、写字楼、商业用房、工业厂房和综合用房。
一种基于房地产大数据的房产价格自动评估方法，所述方法步骤如下：获取房地产数据和房产实时交易数据并存入数据库；为房地产数据添加字段；为同一区域的房产划分等级和类别；取出不同等级、不同类别中的一套或多套房产作为样本并为样本赋值并根据样本赋值初始化房地产数据，所述赋值包括：当前时点、当前价格、初始系数、房产所在区域、房产所处等级和房产类别；计算一段时间内样本的更新价格和更新系数；根据样本的更新价格和更新系数修正更新数据库中同等级、同类别的房产价格。
进一步地，所述获取房地产数据和房产实时交易数据的方法是通过数据爬虫爬取和人工筛选录入。
进一步地，所述取出不同等级、不同类别中的一套作为样本是该区域内不存在房价影响因素。
进一步地，所述取出不同等级、不同类别中的一套作为样本是该区域内存在房价影响因素。
进一步地，所述房价影响因素包括：开发商商誉、建筑结构、建成年限、朝向、楼层和布局。
进一步地，所述计算一段时间内样本的更新价格和更新系数的方法是用一段时间内房产实时交易价格作为更新价格，用更新价格比上当前价格再乘以初始系数，得到更新系数。
本发明具有如下优点：
(1).本发明通过为样本设置当前价格和初始系数，再实时采集一段时间内与样本条件相同的房产的交易价格，计算出更新房价和更新系数，自动更新房产价格数据，以时间为节点，不断的更新房产价格数据，对房产价格自动评估，节省人力、降低评估成本、确保房价评估的准确性。
(2).本发明自动评估房产价格，避免了人为因素对房产价格评估的影响。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍。
图1为本发明实施例公开的基于房地产大数据的房产价格自动评估系统功能模块图；
图2为本发明实施例公开的基于房地产大数据的房产价格自动评估方法流程图。
具体实施方式
下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述。
本发明提供了一种基于房地产大数据的房产价格自动评估系统及方法，其工作原理是通过为样本设置当前价格和初始系数，再实时采集一段时间内与样本条件相同的房产的交易价格，计算出更新房价和更新系数，自动更新房产价格数据，以达到自动评估房价，节省人力、降低评估成本、确保房价评估的准确性的目的。
下面结合实施例和具体实施方式对本发明作进一步详细的说明。
如图1和图2所示，一种基于房地产大数据的房产价格自动评估系统，所述系统包括：数据获取模块、字段添加模块、等级分类模块、样本赋值模块、实时计算模块、房价修正模块和数据库，
所述数据获取模块，用于从第三方平台获取房地产数据并存入数据库，还用于实时从房地产交易平台获取房产交易数据并存入数据库；
所述字段添加模块，用于为数据库中的房地产数据添加字段，所述字段包括：估价时点、基准价格、基准系数、划分区域、房产等级和房产分类等；
所述等级分类模块，用于根据同一划分区域内的不同地段为房地产分级，还用于为同一级的房地产分类；
所述样本赋值模块，用于为样本赋值，所述样本为每类房地产中的一套或多套，所述赋值为：当前时点、当前价格、初始系数、房产所在区域、房产所处等级和房产类别等；
所述实时计算模块，用于根据数据库中的房产交易数据和样本的赋值计算出一段时间后样本的更新价格和更新系数；
所述房价修正模块，用于根据样本的更新价格和更新系数为系统内的其他同区域、同等级和同类别的房产价格进行修正，并将修正后的房地产价格存储至数据库中；
所述数据库，用于存储房地产数据、房产交易数据和修正后的房地产价格。
其中，所述第三方平台包括：不动产登记局、税务局、金融系统、法院；所述房地产交易平台为税务局及所有需要核准评估房地产价格的部门等。
其中，所述房产类别包括：住宅、公寓、写字楼、商业用房、工业厂房和综合用房。
一种基于房地产大数据的房产价格自动评估方法，所述方法步骤如下：获取房地产数据和房产实时交易数据并存入数据库；为房地产数据添加字段；为同一区域的房产划分等级和类别；取出不同等级、不同类别中的一套或多套房产作为样本并为样本赋值并根据样本赋值初始化房地产数据，所述赋值包括：当前时点、当前价格、初始系数、房产所在区域、房产所处等级和房产类别；计算一段时间内样本的更新价格和更新系数；根据样本的更新价格和更新系数修正更新数据库中同等级、同类别的房产价格，上述方法又称为“基准房价系数修正法”。
其中，所述获取房地产数据和房产实时交易数据的方法是通过数据爬虫爬取和人工筛选录入。
其中，所述取出不同等级、不同类别中的一套作为样本是该区域内不存在房价影响因素。
其中，所述取出不同等级、不同类别中的一套作为样本是该区域内存在房价影响因素。
其中，所述房价影响因素包括：开发商商誉、建筑结构、建成年限、朝向、楼层和布局。
其中，所述计算一段时间内样本的更新价格和更新系数的方法是用一段时间内房产实时交易价格作为更新价格，用更新价格根据开发商商誉、建筑结构、建成年限、朝向、楼层和布局进行房地产状况调整，再比上当前价格再乘以初始系数，得到更新系数。
以北京市海淀区为例，将房产类别分为住宅、公寓、写字楼、商业用房、工业厂房和综合用房，以住宅为例，根据地段等因素为房产划分5个等级，一级的房价范围在8万以上，二级的房价范围在7万-8万，三级的房价范围在6万-7万，四级的房价范围在5万-6万，五级的房价范围在5万以下；
如果需要计算房产均价或某个小区内房价影响因素较小，则选择不同等级、不同类别中的一套房产作为样本，为样本赋值，例如，选择四级中的一套住宅作为样本，当前时点为：2017年6月1日，当前价格为：5.50/㎡万，初始系数为：1.0，房产所在区域为：海淀区，房产所处等级为：四级，房产类别为：住宅，以一个月为时间段，截止2017年7月1日，该等级、该类别的房产共交易4套，成交单价分别为：5.30万/㎡、5.40万/㎡、5.45万/㎡和5.60万/㎡，4套交易房产的房地产状况会有不同，根据开发商商誉、建筑结构、建成年限、朝向、楼层和布局进行房地产状况调整，调整成样本条件的价格5.35万/㎡、5.39万/㎡、5.50万/㎡、5.59万/㎡,取调整后4套房产交易价格的平均值为5.4575万/㎡，更新价格为5.4575万/㎡，更新系数为5.4575/5.5*1.0＝0.9923，系统自动将本小区内同级、同类别的当前系数自动更新为0.9923，其他的所有房产价格根据系数变化自动进行更新。截止2017年8月1日，该等级、该类别的房产共交易5套，成交价格分别为：5.60万/㎡、5.70万/㎡、5.75万/㎡、5.65万/㎡和5.55万/㎡，5套交易房产的房地产状况会有不同，根据开发商商誉、建筑结构、建成年限、朝向、楼层和布局进行房地产状况调整，调整成样本条件的价格分别为：5.61万/㎡、5.68万/㎡、5.77万/㎡、5.68万/㎡、5.54万/㎡,取调整后的5套房产交易价格的平均值为5.656万/㎡，样本更新价格为5.656万/㎡，更新系数为5.656/5.4575*0.9923＝1.0284，系统自动将本小区内同级、同类别的当前系数自动更新为1.0284，对照系数变化，更新全部同等级同类别房产的价格。依次类推，实时更新房产价格，并根据获取的价格调整显示出房产的各种价格，包括：(课税价格、抵押价格、司法拍卖价格、市场价格等)。
如果需要计算房产详细价或某个小区内房价影响因素较大，则选择不同等级、不同类别中的多套作为样本，计算出更新价格和更新系数后，自动根据房价影响因素为相同因素的房产进行更新价格和更新系数的更新。
如果在一段时间内，该小区没有房产交易，则用附近小区相同等级、相同类别的房产更新价格和更新系数来更新该小区的房产更新价格和更新系数，单独的楼栋划分至附近小区。
以上所述的仅是本发明所公开的基于房地产大数据的房产价格自动评估系统及方法的优选实施方式，应当指出，对于本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明创造构思的前提下，还可以做出若干变形和改进，这些都属于本发明的保护范围。

Claims (9)

1.一种基于房地产大数据的房产价格自动评估系统，其特征在于，所述系统包括：数据获取模块、字段添加模块、等级分类模块、样本赋值模块、实时计算模块、房价修正模块和数据库，
所述数据获取模块，用于从第三方平台获取房地产数据并存入数据库，还用于实时从房地产交易平台获取房产交易数据并存入数据库；
所述字段添加模块，用于为数据库中的房地产数据添加字段，所述字段包括：估价时点、基准价格、基准系数、划分区域、房产等级和房产分类；
所述等级分类模块，用于根据同一划分区域内的不同地段为房地产分级，还用于为同一级的房地产分类；
所述样本赋值模块，用于为样本赋值，所述样本为每类房地产中的一套或多套，所述赋值为：当前时点、当前价格、初始系数、房产所在区域、房产所处等级和房产类别；
所述实时计算模块，用于根据数据库中的房产交易数据和样本的赋值计算出一段时间后样本的更新价格和更新系数；
所述房价修正模块，用于根据样本的更新价格和更新系数为系统内的其他同区域、同等级和同类别的房产价格进行修正，并将修正后的房地产价格存储至数据库中；
所述数据库，用于存储房地产数据、房产交易数据和修正后的房地产价格。
2.根据权利要求1所述的基于房地产大数据的房产价格自动评估系统，其特征在于，所述第三方平台包括：不动产登记局、税务局、金融系统、法院；所述房地产交易平台为税务局及所有需要核准评估房地产价格的部门。
3.根据权利要求1所述的基于房地产大数据的房产价格自动评估系统，其特征在于，所述房产类别包括：住宅、公寓、写字楼、商业用房、工业厂房和综合用房。
4.一种基于房地产大数据的房产价格自动评估方法，其特征在于，所述方法步骤如下：获取房地产数据和房产实时交易数据并存入数据库；为房地产数据添加字段；为同一区域的房产划分等级和类别；取出不同等级、不同类别中的一套或多套房产作为样本并为样本赋值并根据样本赋值初始化房地产数据，所述赋值包括：当前时点、当前价格、初始系数、房产所在区域、房产所处等级和房产类别；计算一段时间内样本的更新价格和更新系数；根据样本的更新价格和更新系数修正更新数据库中同等级、同类别的房产价格。
5.根据权利要求4所述的基于房地产大数据的房产价格自动评估方法，其特征在于，所述获取房地产数据和房产实时交易数据的方法是通过数据爬虫爬取和人工筛选录入。
6.根据权利要求4所述的基于房地产大数据的房产价格自动评估方法，其特征在于，所述取出不同等级、不同类别中的一套作为样本是该区域内不存在房价影响因素。
7.根据权利要求4所述的基于房地产大数据的房产价格自动评估方法，其特征在于，所述取出不同等级、不同类别中的一套作为样本是该区域内存在房价影响因素。
8.根据权利要求6或7所述的基于房地产大数据的房产价格自动评估方法，其特征在于，所述房价影响因素包括：开发商商誉、建筑结构、建成年限、朝向、楼层和布局。
9.根据权利要求4所述的基于房地产大数据的房产价格自动评估方法，其特征在于，所述计算一段时间内样本的更新价格和更新系数的方法是用一段时间内房产实时交易价格作为更新价格，用更新价格比上当前价格再乘以初始系数，得到更新系数。
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