买房助手产品思路：大数据+机器学习=AI置业顾问.pdf

在万物联网的互联网＋时代，我们能否用大数据与AI技术，为买房这一需求赋能，让人

们的需求在买房助手的助力下更加便捷，更加智能？笔者的一系列产品构思证明，这个思

路或许能得到实现。

年前的时候我得到了一份某一线城市的二手房源信息，包括了超过数万条房屋数据，而且

内容十分完整，于是我就想着能用来做点什么，便萌生了设计一个大数据+机器学习的买

房助手的产品构思。

下文并不会涉及太多复杂的技术原理，只是简述我的产品思路。

一、产品设计

1.需求分析：为什么买房

一个人为什么要买房，这是一个与当下社会环境及法律政策、人文环境、经济环境、家庭

关系、自身情况混合在一起的复杂需求，有可能是刚需，也有可能是投资，还有可能纯粹

收迫于他人意愿的，想要把这些需求进行客观的整理是很困难的事情，因为这个需求的表

现本身就可能很不客观的。

购房的表象原因很可能是以下四个方面：

刚需

购房者或其亲属需要固定住所、入户、子女上学、旧房屋被拆迁或破旧无法居住等原因，

产生的刚性需求，买房可以说是为数不多的解决方案中，社会认同性最高的、也是最容易

操作、综合效果最佳的一个方案。

改善型需

为了改善居住环境，寻求更宽敞的空间、电梯，更好的医疗资源、教育资源、交通措施等

，一般在已拥有一套房的基础上，再次购买的房产，俗称买“二套房”。

投资

房产的投资方向有很多，对于住宅而言，主要又分两种：房租收入、转手收入。

房租收入就是依靠房子出租获得租金的持续性收入。转手收入则是在购房一段时间后将

房屋再次销售给其他购房者，以获得的一次性收入，俗称“找人接盘”。

投资对房子的地理位置、所属地区当前及未来的经济、治安、交通、教育、医疗环境都比

较多的考究。

其他

因为房子的价格对于大部分人而言都是非常高昂的，再加上很多地区存在限购政策，让“

冲动消费”对于普通购房者而言几乎不可能成为原因。但是不排除依然有此类或其他的购

房原因。

刨去现象看本质，在这些表象原因中我们可以抽取出一些可量化的指标：

房屋自身：房屋的产权、面积、状况、是否有小区、是否有供暖等等政策：是否限购、

限售及其他的政策限制如“满二”、“满五”、“唯一”，是否可以入户。教育：是否

学位房、学区房，对应学校的评级如“市一级”、“省一级”交通：是否有地铁、公交

、对于有车一族还有是否有车位其他周边：周边是否有大医院、景区，医院又分三甲、

卫生院等。景区也有不同的星级评级地区经济：对于改善型和投资购房者而言这点比较

重要，他们可能会去关注当地的GDP、未来规划，如珠三角、大湾区等。房屋售价：之

所以单独列出来，而不放在房屋自身的项目中，一是因为房屋的价格其实是“绝大部分场

景下”购房者首先要面对的问题，并直接影响他们对其他指标的需求程度；二是房屋的价

格/价值是由以上其他指标共同影响“塑造”的；三是有些房源是要求购房者一次性付款

的，可能会筛掉大部分客户。自身情况：自身经济情况、是否拥有购房资格、贷款资格

等。

所以我们要顺藤摸瓜，弄清楚购房者或决定购房的主要参与人，在他们内心，到底哪项是

决定因素，哪项是次要因素。

2.需求匹配：到底要什么

完成了需求分析后，我们就可以从新房大数据、二手房大数据中，去寻找那些符合条件的

房源：

可购房类型：住宅、商住两用、公寓、小产权（不推荐）可承担经济范围：单价、总价

房屋情况：面积、户型、朝向、电梯、楼龄、楼况、小区面积、容积率、绿化率配套教

育：幼儿园、小学、初中、高中、大学，又可以具体细分学校的等级配套交通：公交、

地铁、车位、高速路、高铁、铁路等其他配套：医院、公园、景区周边经济环境：街道

环境内是否有商业街、大型超市；县区定位是否是自贸区、金融区；城市定位是否是珠三

角、大湾区等。

因为我拿到的是特定城市的数据，加上考虑了更多刚需购房的场景，所以关于景区、县区

/城市定位这些更多与改善型、投资购房相关的内容，我后文中不再详述。

通过让用户填写/输入上面的条件，就可以有哪些信誉好的足球投注网站出符合他们的需求的房子，并可以通过价

格、面积、地铁、小区、电梯等进行排序或筛选，然后再一个个实地去看看，找出性价比

最高的那家，然后买定离手。

这时候你就会说，这特么不就是房天下、链家APP能做的么，跟传统的有啥不一样？哪

里AI了？……

3.AI建议：找出性价比最高、最可靠的房源

我将所有的房源数据进行整理后，通过不同的数据研