中国统计网

登录

首页

分类浏览

专题

专栏作者

问答

线下活动

企业招聘

app下载

投稿

注册




厉害了!牛人用数据分析上海房价
头像 小编推荐 数据分析
数据分析

年初上海的房价一夜沸腾,到处全都是月上涨百万的房子和日跳价十万的交易,以及人满为患的房地产交易中心。 上月某日我打开滴滴快车,刚输入虹口,居然发现自动补出'虹口区房地产交易中心,而且排名第一。


数据狗的俺自然去找分析报告了。但然而看起来大多有关地产的数据分析都比较宏观,比如整个深圳的库存和买卖的关系,银行的政策和股市的兴衰对房价的影响,各个城市的房价和收入比如何, 等等。


作为一个小市民,俺的问题就是那么直白: 哪里涨的快?! 有没有更性感一点的回答呢?


先放个去年上海的房价增长地图


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


总体,我觉得预测未来很难,房子能涨多少,和金融政策、地产政策、未来规划都有关。 对于政策,也许每任领导有各自的思路。 分析过去,分析现在还是有用的?


技术准备


有许多房价网站,有些乱的就像论坛,信息杂糅,也有些虚假繁荣,重复率很高,比如一套房子都能出现好几次,还有很多已经关闭的交易仍然挂在网上,价格还是n年前的。


链家和搜房数据相对准确一些,但链家只做精做深一线城市,且早几年的数据不多,也没缺少租房数据(旧主页有丁丁租房的连接)。 相比搜房网是历史久远的老牌网站,积淀多,但传说做低房价,数据不准,而且网站的组织比链家乱一些。


我用node.js写了个爬虫框架,开始搜房和链家的数据之旅,如果对爬虫感兴趣,可以看看俺的这篇文章。


对于房子,宏观而言,至少分为2个大的对象,一是小区,二是房源。 一个小区有很多户型,高低、面积、户型、类型甚至年代各不相同,房源则涉及到具体的交易(当然复杂的情况下,一个房源在不同的时间能有多次交易)。 每次交易有很多细节的信息,甚至细到最后一次看房的时间,一个月内看房的次数、、,但亲身经历告诉我,这些很细的指标有时也少登记漏登记,准性没那么高。


细的也不多谈了,总之经过多次爬取或清洗,我的数据库里存了几张表,比如链家网的表有两张:


小区表: 小区名字,经纬度,边界信息,建成年代,物业公司,开发商,绿化率,容积率,楼房数,房间数,12个月的房价变化。


交易表: 所属小区,总价,均价,面积,户型,楼层,房龄,装修,七天里多少人看过,历史上度少人看过,已经完成 & 历史上交易时间。


提前说一嘴,链家和搜房的数据是有所滞后的,正在交易的房子,很多已是过去的价格了,而已成交的房子,成交的时间要倒退几个月才是发生交易的价格,何况为了避税,很多人在签署交易价格的时候会做低房价


2000万上海人有多少套房子?


从链家爬取的小区信息非常详细,包括每个小区楼房的数量和房间的数量,其实搜房也有这些指标,估摸是从政府拿到的,因为即使某个小区没有交易,这个小区的数据都还有,从这个数据,我count了上海房间总量,约600万左右,上海的人口是2000万,平均3点几个人是能有一栋房子的


这应该比较符合直觉吧,三口之家都应该有房,只不过有些人有几套房子,而有些人挤隔板房


政策的影子


所有正在交易的的房子里,89平的房子离奇的多,这是为啥呢?


这个答案很简单,有一个政策是: 90平米以下契税征收为1%,90平米--144平米契税为1.5%。 144平米以上为3%,所以地产公司肯定料到,愿意住90平和144平以上一点点的的人,肯定愿意为了避税,忍忍住小一点的房。 所以,这就是这个曲线的中间和右边的有两个峰值的原因,而40-50平还有个峰值,老房子的标准大小就是这样


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


此外,这个政策出现在2006年,诨名『7090政策』,当年政府出来抑制房价上涨定的(2006年恰好也是近年来商品房建成最多的一年)。 为了验证这个,我们列一下2006年之前房屋面积的分布(还是有几个小波峰,毕竟数据取自正在交易的房源,并非全量的房子,所以契税政策还是会对交易政策产生一定的影响):


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


高房价的本质


在知乎上众多回答里,我很感兴趣的是这个答案 中国楼市房价是否会崩溃?何时崩溃 莫名的回答。


复述一下,美国是一个州和州制度差异很大的地方,在不同的地区不同的制度,演化出了不同的房价。 有研究对美国、、澳州26个房价超高的城市的研究表明,其中有23个都有严格的“可持续发展”法案,比如旧金山湾区,5 / 6的土地是不能开发的,这么整,房价怎么会不高。


而一些城市,比如Houston,全美第4大城市,收入很高,但房价却是美国前15的低, 有钱并没有说明房价一定高。


我认同,供求关系才是王道。


看看我们的国家呗,这里是上海,我们的数据也可以反推这一点,因为每个小区都有建成的年代和内含的楼房数和房间数,我们把近30年来按照年代进行累加,得到下图了。


整个曲线横跨1900年-2017年,没错,房子的建成年代还有2017年,因为链家已经把一些期房也考虑在里面了。


06年以后,楼房的建设量一路往下走,13年之后,转向更加剧烈的下滑。


事实上,这段时间里,上海的人口也日趋饱和,直到去年出现负增长。 有意思的是,知乎上还有答案从多角度论证上海市人口确实下跌。 但房屋供应下降的更快,供需关系还是那么强烈。 在这个过程中,政府用压低土地出让量小心翼翼地维持着高房价。


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


这个曲线还有个问题,1994年建成房屋量超过了之后的任何时候。 为什么?直到俺问了地产行业的学弟虾米皮同学才恍然大悟。 1993年是全国性的房产热。 那时候全国都掀起了盖房的热潮,而很多房子了94年房价下跌和调控的时候才刚刚建成


最昂贵的房子在哪里


感觉里,上海的发展比较分散,杨浦、黄浦、徐汇、浦东都有很多繁华的地段,各为中心。 然而如果关注到均价十万以上的近百个小区(别墅),这些点却基本排列在一条东西走向的直线上, 西起佘山,路过西郊宾馆一带(如檀宫),最多的分布是在徐家汇的老洋房(还记得陈良宇当年的马勒别墅么),然后穿过静安区和黄浦区,浦东五道口周边,最后一直到世纪公园周围。


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


如果我们把低于十万/平的房子去掉,这个线更加明显。


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


对此,我忽然产生了一个猜测,上海十三五规划,提到大力发展虹桥以西的地区,目前涨的也比较厉害,那这条最昂贵的线会不会一路向西,继续填补版图上的空白呢?


哪里的房子最好卖


贵的房子不一定好卖,有些房子有价无市。 比如北京的胡同和上海的洋房,动辄上亿不是谁都买的起,中产阶级才是消费主力,他们决定了消费的高峰。


在搜房的数据里,对每个小区,有成交次数一项,因此我们可以看哪些盘买卖最多。


相对于高价房,交易量大的区域比较分散,比如莘庄、、三林,之中也包含一些很贵的区域,比如新天地周边的(不幸的是,看链家今年的数据,去年基本没涨幅)。


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


租房客在哪里


好租的房子明显又是另一道风景,掏空了市区点亮了郊区。


大部分亮点,都比较容易看到逻辑,比如张江园区附近的,上海交大附近的,浦东五道口附近的,松江大学城附近的,等等。


我想到的原因也比较明显,第一是,小区大了,出租肯定就多,大小区当然郊区多,二是人口聚居地普遍在郊区,学校和大公司,现在都往郊区迁。


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


相信大家更关注房子涨价的逻辑


7w左右的房子涨的快


许多人说,房价越贵,涨得越快。 在收藏品、、奢侈品上也是如此。


屌丝:去你丫的,匡我呢!买实惠点的不好么,1w5一平的房子能亏么?投资风险小啊!


然而,当我把上海市目前的房价按照1000分段,和在过去一年的上涨幅度画成这么张图的时候,这个道理多少是对的,而且关系很明显:


在上海,去年买今年7万左右的房子是涨幅最快的,但过了7万/平,这个收益就开始回落了。 此外,我把交易总量也用灰线画出来了,毕竟交易量很少的时候,可能一两笔不正常的交易会影响平均价格。


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


对于这种情况,我是这么理解的:


对于去年9月以来的房价涨价,多少是房屋置换引起的,所以300w以上的交易量很大。 而卖掉的房子能套出很多现金,因此人们会利用30%的杠杆去买一套更大的房子,而他们能把握的现金决定了大部分人决定了房屋的大小和价格,以至于下面一段分析:


买市中心的房子好吗?


那么,是不是地段越好,涨得越快呢?我把所有小区对了经纬度,画在地图上。 由于去年上涨普遍比较凶猛,我以20%为界限,没有到这个涨幅的,都标记成蓝色,超过的是红色,红色越大上涨越多,蓝色越大下跌越多。


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


我们看到,有几个区域比较明显,比如浦东陆家嘴及东、杨浦新江湾城、普陀真如、莘庄和七宝、青浦徐泾、宝山宝杨码头附近。


我放大两个图,第一个是浦东陆家嘴周边,很有意思,陆家嘴的房子普遍涨了,但最好的江畔地段明显涨价一般,而靠近东边的地段却涨势汹汹,而这些房子,价格就在刚才提到的6-7万左右。


所以,总体上,就去年而言,不适合买最好的地段,估值已经太高,退而求其次,周边的地方涨幅倒是还不错,我个人的猜测还包括了上面一段的观点: 大部分改善型的置换,大家提供的资金也只能支持买市区但并不是最核心区域的房子。


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


开发商们,买谁家房子好


看这看那,房子tm太难选了,不过,房子是不是也有名牌效应呢,选了哪家造的房子,成功率就高一点呢?总有良心开发商选更好的地,造更好的楼,相对更低廉的价格。


因此,这里统计了所有开发公司在上海的项目去年的平均涨幅。


不过真实的数据是,排在最前沿的全都是在沪只有1-2个项目的公司,总让人感觉这是运气好的缘故,所以,我又加了一个条件,在沪必须开发过超过8个项目。


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


看完这个图,你会吃惊吗,很少听过名字的两家宝山打头的企业,稳居房价涨幅榜的魁首,秒杀万科、大华、绿地这样的大开发商。


如果我们回忆一下房屋增长地图,宝杨码头附近的区域也是非常厉害的,居于上海的前列。


直到一位地产公司的学弟一语道破:


去年宝钢搬出上海呀...


没错,当你搜索宝钢,很多网点就在宝杨码头附近,而这就是宝山房价涨的最凶的区域,这片区域的房子也是这几个开发商建设的。


老房子还是新房子好


曾经住在老小区,周围全都是一群闲散的大爷大妈,每天出门,都有一种重返90年代或者提前32年后俺退休的感觉,无时不刻,我都想逃离这里。


所以,俺的概念里,新小区必须比老小区居住舒适,价格昂贵,增值潜力大.....


数据好像残忍地否定了我。


首先看均价和小区建成年代的关系,这个关系真是亮瞎了我的狗眼,房子越老,价格越高...


我只能这么理解关于这件事了,城市扩张,越老的房子越位于城市的中心,在历史的进程中,***办大浪淘沙,留下并在交易的老房子本身质量就就是老房子里比较好的,特别是解放前的...


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


去年一年的增长情况,也并没有体现出新房子的绝对优势,这条线好像是平的:


真是绝了!来看看,牛人是如何用数据研究上海房价


好了,这篇就写那么多了。 用数据粗粗地扫了眼上海的楼市,很多也就是印证了常识:


比如,房价取决于政策,并不是市场经济完全能决定的


比如,去年买5w左右的房子涨价最凶,你不要买最核心地段也不要买偏远地段,买个比较贵的就可以了


比如,有些事件很重要,宝钢搬迁对房价的提升非常迅猛,搞得上海东北角各种指标一路往上走


比如,房子真是个错综复杂的决策过程,有时候单独的维度很难说明问题,比如房子的新旧


可是,去年已经过去了,我再怎么分析,也是历史回放,知道了又怎么样,今年涨的快明年难道也涨的快么,你知道么亲?


再者,每个人都有自己的限制,房子不是想买就买的商品:


比如我tm只有30w首付,你给我说400w房子涨价快这不是挑逗我么...


比如我公司在闵行区,你说半个上海外的宝杨码头的房子涨的快...


End.

我要评论
验证码
  • 0
暂无评论

关注公众号

中国统计网微信公众号

微信公众号:cntongji

今日热议

专栏作者

  • 数据海洋
    统计网特邀认证作者
    数据应用的实践者!
  • 傅一平
    统计网特邀认证作者
    浙江移动大数据中心 数据管理部经理 博士 毕业于浙江大学 10多年数据从业经验,专注于大数据采集、处理、建模、管理、变现及产业等研究
  • tommy
    统计网特邀认证作者
    数据落地应用探索者
  • 张溪梦
    统计网特邀认证作者
    GrowingIO创始人&CEO,前LinkedIn商务分析总监
  • 黄成明
    统计网特邀认证作者
    黄成明 ,零售数据分析研究者,拥有15年的销售及数据分析经验,历经美国强生公司、妮维雅公司、雅芳公司和鼎盛时期的诺基亚公司。目前是数据化管理的咨询顾问和培训师。他独立研发了基于周销售权重指数的零售管理模型,可以有效地进行目标管理、销售预测、客流预估、促销评估、销售预警等。
  • 桑文锋
    统计网特邀认证作者
    神策数据创始人 & CEO,出身于百度大数据部。
立即下载
版权所有: 统计网. Copyright © 2016 itongji.cn All Rights Reserved. 备案号:ICP备15042641号-3