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1、201 7 城市地圖階段性成果匯報 .06.21 天津城市地圖 目錄目錄 CONTENTSCONTENTS 01 項目簡介 02 當前進度 03 模塊展示 數據解讀城市 模型輔助決策 天津城市地圖以可視化平臺為載體， 通過多維空間范圍與數據資源的疊加分 析，輔助地產投資決策。 天津城市地圖 數據 分析基礎 決策工作臺 可視化呈現 模型 決策核心 地圖 分析載體 宏觀 中觀 城市 研究維度研究維度 城市資源 房地產 交通 教育 醫療 商業 新房 二手房 土地 客群 研究要素研究要素 經濟人口 經濟 產業 人口 交通 環境 就業 特殊要素 負面要素 未來規劃 產業 政策 區域板塊 研究模型研究模型2、 房價預測模型模擬房價 土地/板塊投資價值模型 研究方法研究方法 緩沖區分析 泰森多邊形分析 核密度分析 柵格分析 AHP層次分析 主成分分析 專家評分法 線性回歸 成果輸出成果輸出 要素地圖可視化成果輸出 研究模型可視化成果輸出 工作流程工作流程 要素數據評分 要素地圖制作 研究模型構建 研究模型測算 系統技術開發 城市數據地圖平臺系統上線 天津天津城市地圖平臺技術路線圖城市地圖平臺技術路線圖 1.技術路線圖 天津城市地圖鏈接時間與空間數據，助力天津深度挖掘土地價值；該系統 為線上系統，可替代傳統紙質調研、分析、決策形式，簡化部門間溝通流程，提高 決策效率。 2.核心要素1：地圖（分析載體）3、 天津城市地圖以可視化平臺為載體，打破傳統意義上行政區劃的數據分析限制， 可根據需求將空間切分成“城市區縣板塊街道網格-自定義區域”等空間 研究單元，在此基礎上，挖掘區域數據價值，輔助投資決策。 天津市 區縣 天津市 板塊 中心六區 街道 中心六區 網格 2.核心要素2：數據（分析基礎） 天津城市地圖平臺以房產大數據為基礎，全面整合資源大數據、經濟大數據、 土地大數據、城市規劃、客群大數據，形成“房地人”的數據閉環體系，深度 挖掘空間數據價值。 資源大數據 交通要素 地鐵 公交 飛機場 火車站 教育要素 幼兒園 小學 中學 大學 環境要素 公園 特殊要素 海河 負面要素 殯儀館 垃圾場 熱電廠4、 印刷廠 印染廠 加工廠 化工廠 加油站 污水處理廠 醫療要素 醫院 商業要素 大型商場 超市 經濟大數據 國民經濟 人口情況 固定資產投資 財政金融 對外貿易 人民生活 房產大數據 二手房 新房 客群大數據 人流數據 潛客數據 土地大數據 用地性質 成交狀態 出讓方式 城市規劃 交通 產業 政策 2.核心要素3：模型（決策核心） 天津城市地圖配備房價預測模型與土地/板塊價值決策模型。 房價預測模型: 通過選定影響房價的關鍵要素和天津市歷史樓盤價格，利用多元線性回歸形成各影 響因素與房價之間的關系，建立模型。 土地/板塊價值決策模型: 以基本面配套、房地產市場成熟度、城市未來規劃為維度建立。 5、應用1-尋找高估/低估地塊或板塊：通過模擬房價與實 際房價的差值，分析被高估/低估地塊或板塊 應用2-未來房價模擬：通過該模型，預測未來房價走勢 房價預測模型 應用-通過該模型的建立，形成對區域價值的系統性評 價，為拿地決策提供參考依據 土地/板塊價值決策模型 2.核心要素4：展現方式（可視化呈現） 天津城市地圖具有多種展現方式，為決策分析提供更多工具和方向，助力數據 分析與投資決策。 散點圖根據POI數據坐標，將數 據點平鋪于地圖上，快速定位數 據點位置、周邊信息、判斷數據 密集程度 熱力圖清晰展現區域內高分 聚集點或數據數量聚集點 天津城市地圖 目錄目錄 CONTENTSCONTENTS 6、01 項目簡介 02 當前進度 03 模塊展示 1.模塊進度 天津城市地圖配備九大模塊，助力地產全方位測算土地價值、監測全市業務。 九大模塊中已完成3個模塊，1個模塊正在優化，5個正在排期開發。 經濟大數據 投資價值模型 項目魔方 房產大數據 城市規劃 土地大數據 客群大數據 資源大數據 城市大屏 1.模塊進度 模塊序號模塊序號 模塊名稱模塊名稱 模塊進度模塊進度 頁面名稱頁面名稱 進度進度 后續優化事項后續優化事項 1 資源大數據資源大數據 已完成 交通要素 已交付 根據反饋建議優化 教育要素 醫療要素 商業要素 環境要素 就業要素 特殊要素 負面要素 持續豐富“負面要素”指標 2 投資價值7、模型投資價值模型 優化中 房價預測模型 待開發 土地/板塊價值決策模型 初步實現，待優化 3 土地大數據土地大數據 已完成 地圖頁 已交付 根據反饋建議優化 報表頁 4 房產大數據房產大數據 已完成 地圖頁 已交付 根據反饋建議優化 報表頁 5 客群大數據客群大數據 待開發 整理數據 6 經濟大數據經濟大數據 待開發 數據準備完畢，原型 已出，等待頁面開發 7 城市規劃城市規劃 待開發 整理數據 8 項目魔方項目魔方 待開發 原型設計 9 城市大屏城市大屏 待開發 原型設計 2.數據與模型進度 數據數據 序號序號 數據類型數據類型 數據量數據量 完成情況完成情況 1 天津經營性土地 客戶將持續8、提供 0% 2 天津規劃數據 正在繪制 10% 3 天津街道邊界處理 117 70% 4 天津經濟數據 4199 100% 5 百度POI數據清洗 19314 100% 6 高德POI數據清洗 18525 100% 7 POI數據賦值 37839 100% 模型模型 序號序號 模型名稱模型名稱 模型進度模型進度 1 房價預測模型 正在開發 2 土地/板塊價值決策模型 一期產品上線，正在優化 天津城市地圖 目錄目錄 CONTENTSCONTENTS 01 項目簡介 02 當前進度 03 模塊展示 天津城市地圖 1.資源大數據 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 資源大數據 資源大數據9、整合高德地圖POI數據，從交通、教育、醫療、商業、環境、就業、 海河、負面等8方面展示區域內各資源分布情況，用戶可以根據各要素得分或 數量判斷目標區域配套成熟度。 交通要素 地鐵、公交、火車站、飛機場 教育要素 幼兒園、小學、中學、大學 醫療要素 醫院 商業要素 大型商場、超市 環境要素 公園 就業要素 辦公聚焦點 海河要素 負面要素 加油站、垃圾場、殯儀館、熱 電廠、印刷廠、印染廠、加工 廠、化工廠、污水處理廠 資 源 大 數 據 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 交通要素 交通要素覆蓋地鐵、公交、火車站、飛機場四維度，并對各要素數據進行分 段打分、地圖上色，全面展示所選區域的10、交通發達程度。 地鐵 公交 火車 機場 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 交通要素-地鐵/公交 數據：地鐵站/公交站名稱、途徑線路信息、坐標 算法： 具體要素具體要素 數據情況數據情況 單點打分單點打分 網格得分網格得分 街道街道/ /板塊板塊/ /區縣得分區縣得分 地鐵地鐵 共234條數據； 在建或規劃站點151個； 換乘站共29個： 已建成7個 在建或規劃22個 在建1分； 非換乘2分； 換乘兩線3分； 換乘三線4分 網格中心點1公里內地鐵 得分和 區域內地鐵得分求和 /區域面積 公交公交 共6782條數據； 1條線路3194個； 2-5條線路：2553個； 6-10條線路：11、644個； 11-30條線路：376個； 31-35條：7個； 35條以上：8個 1條線路：1分； 2-5條線路：2分； 6-10條線路：3分； 11-30條線路：4分； 31-35條：5分； 35條以上：6分 網格中心點1公里內公交 得分和 區域內公交得分求和 /區域面積 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 交通要素-飛機場/火車站 數據：火車站/飛機場名稱、級別、坐標 算法： 具體要素具體要素 數據情況數據情況 單點打分單點打分 網格得分網格得分 街道街道/ /板塊板塊/ /區縣得區縣得 分分 火車站火車站 共43條數據； 主要火車站4個： 天津站、天津西 站、天津南站、 天津12、北站； 主要站2分； 其他小站0.5分 1km以內：0分；1km-5km：火車站 單點分*（網格中心點到火車站距 離-1km）/4km； 5km-10km:火車站單點分*（10-網 格中心點到火車站距離）/5km 10km以上：0分 若有多個火車站得分求和 火車站得分求和/ 區域面積 飛機場飛機場 原數據共4條， 清洗后保留2條； （由于天津塘沽 機場為軍用機場， 濱海東方通用直 升機場非民用機 場，故剔除，未 參與計算） 天津濱海國際機場 3分； 竇莊機場1分 2km以內：0分；2km-5km：機場單 點分*（網格中心點到機場距離- 2km）/3km； 5km-10km:機場單點分*（10-13、網格 中心點到機場距離）/5km 10km以上：0分 機場得分和 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 教育要素 教育要素覆蓋幼兒園、小學、中學、大學四維度，清晰展示各區域教育資源 分布情況。 幼兒園 小學 大學 中學 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 教育要素 數據：幼兒園、小學、中學、大學名稱、級別、坐標 算法： 具體要素具體要素 單點打分單點打分 網格得分網格得分 街道街道/ /板塊板塊/ /區縣得分區縣得分 幼兒園幼兒園 示范幼兒園5分；一級幼兒 園4分；二級幼兒園3分； 三級幼兒園2分；四級幼兒 園（及普通）1分 網格中心點1公里內幼兒園得分 和 幼兒園得分求14、和/區域面積 小學小學 市重點：5分；區重點：4 分；普通：1分 天津：網格內小學分數求和 小學得分求和/區域面積 中學中學 市五所5分；市九所中另外 四所3分；其他重點中學2 分；普通中學1分 網格中心點1公里內中學得分和 區域內中學得分和/區域面積 大學大學 985：5分；211：4分；其 他教委15所：3分；其他1 分 網格中心點距大學距離2km,0分 若有多所學校，分值加總 區域內大學得分和 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 醫療要素 數據：醫院名稱、等級、坐標 算法： 具體要素具體要素 單點打分單點打分 網格得分網格得分 街道街道/ /板塊板塊/ /區縣得分區縣得分 醫15、院醫院 三甲5分；三乙3分； 二甲2.5分；二乙2 分；其他1分 網格中心點1公里內醫 院得分和 區域內醫院得分和/區域面積 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 商業要素 數據：大型商場名稱、體量、坐標；超市名稱、坐標、是否為大型連鎖超 大型連鎖超市名單（17家）：家樂福、沃爾瑪、華潤、北京華聯、上海華聯、麥德龍、樂天瑪特、 華堂、卜蜂蓮花、惠康超市、百佳超市、萬寧超市、人人樂、家樂福、沃爾瑪、樂購、大潤發 算法： 具體要素具體要素 單點打分單點打分 網格得分網格得分 街道街道/ /板塊板塊/ /區縣得分區縣得分 大型商場大型商場 體量3萬方：5分； 1.5萬體量3萬方：3分；其他16、：1分 網格中心點2公里 內商場得分和 區域內商場得分求和/區域 面積 超市超市 大型超市3分；其他超市1分 網格中心點1公里 內超市得分和 區域內超市得分和/區域面 積 大型商場 超市 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 環境要素 數據：公園名稱、坐標、是否為熱門公園 熱門公園名單（17個）：海河外灘公園、九龍山國家森林公園、后蒲棒燕王湖濕地生態園區、 天津灣公園、惠民公園、西青郊野公園、人民公園、河濱公園、河西公園、七里海郊野公園、 二宮公園、津北森林公園、西沽公園、柳林公園、東麗公園、中心公園、津北森林公園 算法： 具體要素具體要素 單點打分單點打分 網格得分網格得分 街道街17、道/ /板塊板塊/ /區縣得分區縣得分 公園公園 熱門公園3分； 非熱門公園1分 網格中心點1公里內公園 得分和 區域內公園得分和/區域面積 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 就業要素 數據：寫字樓名稱、坐標、企業平均規模 算法： 具體要素具體要素 單點打分單點打分 網格得分網格得分 街道街道/ /板塊板塊/ /區縣得分區縣得分 辦公聚焦點辦公聚焦點 根據智聯招聘抓取數據計算辦公地點平均規模 100人:1分；101-1000人：2分；1001-3000 人:3分；3001-5000人：4分；5001人以上：5分 網格中心點1公里 內寫字樓得分和 寫字樓得分和/區域面積 資源 模型18、 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 特殊要素 數據：海河坐標 算法： 具體要素具體要素 單點打分單點打分 網格得分網格得分 街道街道/ /板塊板塊/ /區縣得分區縣得分 海河海河 - 網格中心點距離海河直線距離： 1-1.5km：5分；1.5-2.5km：3分；2.5-5km：1分 同網格 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 負面要素 數據：9類要素POI單點名稱、坐標 算法： 具體要素具體要素 單點打分單點打分 網格得分網格得分 街道街道/ /板塊板塊/ /區縣得分區縣得分 殯儀館殯儀館 垃圾場垃圾場 -1分 網格中心點1公里內 負面要素得分和 區域內要素得分求和 污水處理廠污19、水處理廠 印刷廠印刷廠 印染廠印染廠 加工廠加工廠 化工廠化工廠 熱電廠熱電廠 加油站加油站 天津城市地圖 2.投資價值模型 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 房價預測模型通過選定影響房價的關鍵要素和天津市歷史樓盤價格，利用多 元線性回歸形成各影響因素與房價之間的關系，構建房價預測模型。 模型要素： 房價預測模型 指標指標 用途用途 數據數據 實際房價實際房價 監測房屋交易價格 新房：成交價 二手房：評估價 模擬房價模擬房價 跟進市場期待價格 自變量：各要素分值 因變量：新房-成交價 二手房-評估價 差值差值 尋找被高估/低估地塊或板塊 （實際房價-模擬房價） 資源 模型 土地 20、房產 客群 經濟 項目 規劃 投資價值模型 投資價值模型以基本面配套、房地產市場成熟度、城市未來規劃為維度建立， 應用AHP層次分析法與專家打分法確定各指標權重。通過該模型的建立，形成 對區域價值的系統性評價，為地產（天津）拿地決策提供參考依據。 算法： 要素類型要素類型 交通交通 教育教育 具體要素具體要素 地鐵地鐵 公交公交 火車火車 飛機飛機 幼兒園幼兒園 小學小學 中學中學 大學大學 權重權重 8.0% 4.0% 1.5% 1.5% 4.0% 8.0% 4.0% 2.0% 要素類型要素類型 醫療醫療 商業商業 環境環境 就業就業 特殊要素特殊要素 具體要素具體要素 醫院醫院 大型商場大21、型商場 超市超市 公園公園 辦公聚焦點辦公聚焦點 海河海河 權重權重 6.0% 5.0% 4.0% 5.0% 10.0% 10.0% 要素類型要素類型 負面要素負面要素 具體要素具體要素 殯儀館殯儀館 垃圾場垃圾場 污水處污水處 理廠理廠 熱電廠熱電廠 印刷廠印刷廠 印染廠印染廠 加工廠加工廠 化工廠化工廠 加油站加油站 權重權重 3.0% 3.0% 3.0% 3.0% 3.0% 3.0% 3.0% 3.0% 3.0% 天津城市地圖 3.土地大數據 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 土地大數據 土地大數據模塊調用中國指數研究院多年來積累的土地數據，將數據呈現在 地圖上，并配有時間22、軸回溯功能，清晰直觀地展示天津市土地市場的歷史變 遷與現狀。 展現方式：地圖、報表 地圖頁面加載了數值分段上色功能及3D展示，用戶可根據區域顏色或 3D數據柱高低判斷區域各指標數值大小 報表頁面展示更詳細數據，用戶可進行統計查詢，更高效地分析土地 市場 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 土地大數據 示例：報表頁面 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 土地大數據 示例：時間軸動圖，成交樓面價（區縣維度） 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 土地大數據 功能1：土地大數據模塊已實現彈窗拖拽功能，用戶可以對多個目標區域進 行對比分析 資源 模型 土地 房產 客群23、 經濟 項目 規劃 功能2：土地大數據模塊設有“地塊”篩選按鈕，用戶可點擊此按鈕查 看2006年至今地產所拿地塊分布及地塊詳細信息 土地大數據 天津城市地圖 4.房產大數據 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 房產大數據 模塊結構：房產大數據模塊整體結構與土地大數據模塊相似 展示數據：新 房-成交數據、供應數據等 二手房-評估價格、供求關系指數、搜索指數 用 途：直觀地向用戶呈現天津市房產市場歷史狀況及現狀 天津城市地圖 5.客群大數據 客群大數據 探究現狀與潛能 助力精準營銷 客群大數據模塊從區域內人口密度、人口遷徙與潛在客戶特征、潛在客戶購房偏好 等維度結合，交叉分析與“房”相24、關的人口數據，助力地產判斷目標區域購房 需求、鎖定目標客群，進行精準營銷。 客客 群群 大大 數數 據據 人口大數據 潛客大數據 人口密度 人群特征 購房偏好 人流遷徙 時空分布 職住分析 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 客群大數據-人口流動 城市地圖提供全面連續的人群位置分析數據。基于此類數據，開發地產 可掌握目標區域人流情況，挖掘人群出行軌跡特點。 職住分析 目標 區域 人口密度 時空分布 人流遷徙 圖：某工作屬性板塊不同時點人口密度 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 客群大數據-潛客畫像 城市地圖全面整合房天下用戶數據，截至目前房天下APP裝機量達1.8億，25、日 均獨立訪客600萬，用戶覆蓋絕大多數購房群體。 通過挖掘房天下用戶行為軌跡，識別購房人群、勾勒潛客畫像，為地產 分析客群提供參考依據。 累計1.8億 APP裝機量 每分鐘 41個 購房者線上預約看房 日均 600萬 獨立訪客 每天 6萬條 房產銷售線索 面積 偏好 關注 樓盤 工作地 區域 偏好 戶型 偏好 單價偏好 年齡 總價 偏好 居住地 通勤 距離 天津城市地圖 6.經濟大數據 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 經濟大數據 天津城市地圖引入宏觀經濟數據，時間跨度1978年至2016年，通過國民 經濟核算、人口情況、固定資產投資、財政金融、對外貿易、人民生活等六 個維度反26、映目標區域宏觀基本面情況 ，助力地產分析城市或區縣的人口 流動、住房需求等房產相關變化情況。 國民經濟核算 人口情況 固定資產投資 財政金童 對外貿易 人民生活 天津城市地圖 7.城市規劃 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 城市規劃 城市規劃模塊從交通、產業、政策等維度集成城市規劃信息，直觀展現城市 未來面貌。 圖：2020年北京地鐵規劃路線圖（模擬） 天津城市地圖 8.項目魔方 資源 模型 土地 房產 客群 經濟 項目 規劃 項目魔方 項目魔方模塊為用戶提供自定義分析功能，用戶可標記目標區域，限定距離 與數據有效期，查看周邊資源分布、土地數據、房產數據、規劃數據及人口 流動情況等。例如標記某一地塊后，查看該地2公里內地鐵站數量、換乘站數 量、市重點小學數量分析資源分布情況；或重點地鐵站數量與成交土地宗數， 交叉分析交通資源與土地成交情況。 天津城市地圖 9.城市大屏 城市大屏 城市大屏模塊將從新增土地、新開盤項目、項目分部、項目銷售金額等四個 角度為用戶展示相關數據，旨在從城市層面為用戶描繪業務進展狀況，實現 在線業務監測。 新增土地 新開盤項目 項目銷售金額 項目分布 THANKSTHANKS 感謝聆聽 .06.21 城市地圖階段性成果匯報