房地产分析工作流程5步骤，教你写出好报告

房地产分析即通过对海量的数据进行分析研究，结合政策、城市、市场、土地、住房、价格、用户等各方面因素，给出智慧决策方案的过程，是企业开展决策研究工作的重要途径。房地产分析根据需求不同可分为：房地产市场分析、房地产营销分析、房地产产品分析等等。

要做一名优秀的房地产分析师，首先对房地产分析岗位有基本的概念，熟悉房地产分析的基本流程，还需要明白房地产分析中有哪些方法，才能完成分析工作。下面我们讲讲房地产分析的基本流程。

不论哪种类型的房地产分析都需要经历以下五个步骤：了解需求+采集数据+选择分析方法+使用合适工具+分析报告。房地产分析建立在某个场景下（城市进入、市场定位等）的需求，根据需求明确要解决哪类问题，需要收集哪类数据，选择哪种分析方法，使用哪种工具分析，最后给出建议或策略。

需求

需求：作为有着一次性消费特性的中国房地产，使得多数的房地产开发企业不够重视数据积累，房地产企业比较重视业务，很多数据没有进行数据化，并且不共享，大数据在房地产企业内的应用效果也并不明显。但房地产领域中的许多分支如物业管理、地产金融等已借互联网数据实现了飞跃式发展。房地产也已进入海量数据、精准分析的关口，地产大数据也是大势所趋。

房地产不同业务场景使得需求也不相同，比如案场销售、投资决策、项目定位、商业运营.....

数据

大数据（big data），指无法在一定时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据集合，是需要新处理模式才能具有更强的决策力、洞察发现力和流程优化能力的海量、高增长率和多样化的信息资产。

在维克托·迈尔-舍恩伯格及肯尼斯·库克耶编写的《大数据时代》  中大数据指不用随机分析法（抽样调查）这样捷径，而采用所有数据进行分析处理。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（低价值密度）、Veracity（真实性）。（定义来自百度百科）

工具

工具在数据分析过程中也是非常重要的一环，下面是常用的工具类型：

1

数据提取工具：如果数据量比较小，通常会有直接下载的功能，如果数据量比较大，则需要自己加工，常用的数据查询工具有SQL、hive。你也可以通过第三方数据平台获取，如克而瑞的DMP数据管理平台。

2

基础分析工具： excel是最常用的数据分析工具， excel功能很强大，不光有图表、分类、透视，还有简单模型等功能。

3

高阶分析工具：如果希望用简单的算法、模型解决日常工作，可以使用Python、spss、sas等工具，大型公司会有自己的模型或算法平台，可以通过python等语言直接调取已有的算法包，也可以通过语言重新封装新算法再使用。市面上的工具还有很多，需要根据使用自身习惯和公司情况进行选择。

4

可视化工具：非专业化的可视化软件推荐用ppt，PPT中有些可视化的功能，如需专业级的可以使用tableau、spotfire等。当然，有的公司也会有自己的数据产品或第三方工具，相对来说数据接入更容易。

方法

常用的分析方法有：

就是从一般性的前提出发，通过推导即“演绎”，得出具体陈述或个别结论的过程。

演绎体系

归纳体系

是在认识事物过程中所使用的思维方法。是指人们以一系列经验事物或知识素材为依据，寻找出其服从的基本规律或共同规律，并假设同类事物中的其他事物也服从这些规律，从而将这些规律作为预测同类事物的其他事物的基本原理的一种认知方法。

对比分析

数据分析中很多时候要回答某个结果是好还是坏，需要有具体的参考系，常用的参考系有四类，去年同期对比如何，上期环比如何，和目标比如何，和竞争对手比如何，只有通过对比才有实际的意义，否则只是陈列数据。

5W1H分析

5W1H是一套标准的解决思维。分别对应的是what、when、who、why、how。不要看它简单，要了解需求的前因后果，只有先做综合性的判断，才能清楚地判断需求是否靠谱，例如你通过多维分析，发现某个地区的成交下跌了，不要急着把它作为分析的结论，这是不合格的数据分析。某地区的成交下跌，只是现象，不是原因，把它作为结论提交，有可能会给公司带来损失。

报告

分析报告是一种比较常用的行文方式。通常以WORD或PPT形式呈现，常规分析报告一般是写调查分析的主要情况、做法、经验或问题。如果内容多、篇幅长，最好把它分成若干部分，各加上一个小标题；难以用文字概括其内容的，可用序码来标明顺序。内容部分有以下五种基本形式：目录、概述、正文、结论与建议、附件。

以上是房地产分析的基本流程，如果想系统学习房地产分析课程，请点击下方二维码，参与学习。

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