房产数据分析-{下拉词

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于房产数据分析的问题，于是小编就整理了4个相关介绍房产数据分析的解答，让我们一起看看吧。

1. 北京房地产指数研究院的数据分析师的工作怎么样？
2. 如何从房地产公司的财务报表数据分析控制资金链？
3. 2021年1季度房地产的数据分析后该不该在深圳买房？
4. 大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？

北京房地产指数研究院的数据分析师的工作怎么样？

说实话，这类研究院搞的数据分析，大多都是无用的纯理论的东西，以前做过类似的事情，非常无聊，但后面那帮老头很执着，看你自己了，如果觉得工资收入满意的话·，可以去做做的

如何从房地产公司的财务报表数据分析控制资金链？

房地产开发企业资金来源主要为1、资本金；2、借入的资金；3、占用施工队伍的资金；4、预收购房款；5、销售。

2021年1季度房地产的数据分析后该不该在深圳买房？

真正的刚需，别说是深圳随便一套房就是一千多万，就是二三四五线城市随便一套房动辄也要百万以上至几百万，怎么买拿什么买拿命买吗？所以，当下的高房价，对于真正的刚需都是望房兴叹，根本就买不起！无论在什么地方该不该买房就是个伪命题！

大数据、数据分析和数据挖掘的区别是什么？

大数据是指用现有的计算机软硬件设施难以***集、存储、管理、分析和使用的超大规模的数据集。大数据具有规模大、种类杂、快速化、价值密度低等特点(4V特性)。大数据的“大”是一个相对概念，没有具体标准，如果一定要给一个标准，那么10-100TB通常称为大数据的门槛。

数据分析是一个大的概念，理论上任何对数据进行计算、处理从而得出一些有意义的结论的过程，都叫数据分析。从数据本身的复杂程度、以及对数据进行处理的复杂度和深度来看，可以把数据分析分为以下4个层次：数据统计，OLAP，数据挖掘，大数据。

数据挖掘是指从海量数据中找到人们未知的、可能有用的、隐藏的规则，可以通过关联分析、聚类分析、时序分析等各种算法发现一些无法通过观察图表得出的深层次原因。 举例，学校发现高等数学等主干课的不及格率有逐年上升的趋势，一般认为是学习不认真所致，但做了很多工作效果并不明县，这时通过数据挖掘……

谢邀答。一般来讲，三者是一回事，大数据是一种通俗性的叫法，而数据分析、数据挖掘，则是大数据的工作内容和流程环节，是一种专业性叫法。实际上，没有数据分析和数据挖掘，就没有大数据，也就不是大数据，或者说大数据只是一堆数据而已，对我们毫无意义。

（网图•侵删）

什么是大数据？大数据是相对于 互联网、移动互联网、物联网（可穿戴设备）之前 一些 较小的，单一的，结构化的，非实时性的数据而言的。

大数据主要是指数据的量级（PB级）、复杂度（多结构化：语音，图片，***等）、实时性（秒级甚至更快）、更细颗粒度等，她的产生应用可能是跨学科，跨领域的。

无论大数据还是小数据，我们可以把数据理解成是一个“原材料”。

数据分析与数据挖掘都属于数据应用的范畴。是基于“数据”这个原材料做出的一系列的菜（湘菜，粤菜，东北菜）。

数据分析是通过数据统计，联系实际业务情况（上下文），产生一些有用的信息，从而对企业经营决策（也可以对个人某些策略）提供***支持。

数据挖掘是数据分析的更上一层，数据分析是基于数据统计得出的一些规律或者是趋势，而挖掘是更深层级找出一些非常规现象下的一些规律与趋势。

举例如下图：数据集市与数据仓库就可以看成是大数据是“原材料”，基于这些“原材料”生成的上层应用有数据分析与数据挖掘。

大数据、数据分析和数据挖掘都是数据处理的不同方面，但它们之间存在一些明显的区别。

大数据主要是指处理大规模数据的能力，包括数据的收集、存储、处理、查询和分析等。它的主要目标是高效地处理和管理大规模的数据，以便能够更好地利用这些数据。

数据分析则是指通过统计和数学方法对数据进行处理和分析，以发现数据中的规律、趋势和关联等。它的主要目标是深入地理解数据，以支持决策制定或研究。

数据挖掘则是指通过特定的算法和技术从大量数据中自动发现有用的模式、关联和趋势的过程。它的主要目标是发现数据中的隐藏信息和价值，以支持预测、分类、聚类等任务。

大数据、数据分析和数据挖掘是三个相互关联但有所不同的领域。大数据主要关注大规模数据的处理和管理，数据分析则更注重从大量数据中获取有价值的洞见和信息，而数据挖掘则更强调通过特定的技术和方法从大量数据中发现有用的模式和关联。C2P工业云平台有很多大数据相关的案例，如果你有什么问题需要咨询，请搜索关注吧。

随着技术的不断发展，这三个领域的交叉和融合也将不断深化，为人们提供更加全面、精准的数据支持和洞见。

1、大数据：指无法在可承受的时间范围内用常规软件工具进行捕捉、管理和处理的数据***，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。大数据的5V特点（IBM提出）：Volume（大量）、Velocity（高速）、Variety（多样）、Value（价值）Veracity（真实性）
数据分析与数据挖掘的目的不一样，数据分析是有明确的分析群体，就是对群体进行各个维度的拆、分、组合，来找到问题的所在，而数据发挖掘的目标群体是不确定的，需要我们更多是是从数据的内在联系上去分析，从而结合业务、用户、数据进行更多的洞察解读。

• 数据分析更多依赖于业务知识，数据挖掘更多侧重于技术的实现，对于业务的要求稍微有所降低，数据挖掘往往需要更大数据量，而数据量越大，对于技术的要求也就越高需要比较强的编程能力，数学能力和机器学习的能力。如果从结果上来看，数据分析更多侧重的是结果的呈现，需要结合业务知识来进行解读。而数据挖掘的结果是一个模型，通过这个模型来分析整个数据的规律，一次来实现对于未来的预测，比如判断用户的特点，用户适合什么样的营销活动。显然，数据挖掘比数据分析要更深一个层次。数据分析是将数据转化为信息的工具，而数据挖掘是将信息转化为认知的工具。

到此，以上就是小编对于房产数据分析的问题就介绍到这了，希望介绍关于房产数据分析的4点解答对大家有用。