|
|
北 京 师 范 大 学
工商管理硕士（MBA）学位论文
论 文 题 目 数据挖掘技术在国内房地产
开发中的运用分析
学 号 201222030306
研 究 生 姓 名
导师姓名、职称
院 系 所 经济与工商管理学院
专 业 方 向 工商管理
入 学 时 间 2012年 9 月
北京师范大学经济与工商管理学院
年 月 日
北京师范大学学位论文原创性声明
本人郑重声明： 所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不含任何其他个人或集体已经发表或撰写过的作品成果。对本文的研究做出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本人完全意识到本声明的法律结果由本人承担。
学位论文作者签名： 日期： 年 月 日
关于论文使用授权的说明
学位论文作者完全了解北京师范大学有关保留和使用学位论文的规定，即：研究生在校攻读学位期间论文工作的知识产权单位属北京师范大学。学校有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅；学校可以公布学位论文的全部或部分内容，可以允许采用影印、缩印或其它复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后遵守此规定）
保密论文注释：本学位论文属于保密在 年解密后适用本授权书。
非保密论文注释：本学位论文不属于保密范围，适用本授权书。
学位论文全文电子版同意提交后：□一年 □二年在校园网上发布，供校内师生浏览。
本人签名： 日期：
导师签名： 日期：
数据挖掘技术在国内房地产开发中的运用分析
摘 要
随着国内经济的高速发展，近年来国内房地产开发得到了飞速的发展，房地产开发己经发展成为国内的支柱产业，房地产开发业除了受到广大老百姓的关注外，也得到了各项前沿技术的支持，因此房地产开发信息技术的应用发展比较快。房地产开发市场调研是房地产开发开发企业为了及时作出正确的投资决策和营销决策，而客观、系统地收集、整理、研究、分析房地产开发市场有关资料信息，将其转化为决策所需信息的工作过程。市场调研在房地产开发行业的应用己经不再局限于数据采集和简单的归纳、数据分析，更高的决策支持必须建立在更大量的“数据一一信息一一知识”的基础上。数据挖掘作为一种系统的检查和理解大量数据的工具，能有效地帮助房地产开发企业从市场调研所得的数据中提取有价值的信息。数据挖掘被引入到房地产开发市场调研领域，并口益受到重视。
随着竞争的加剧，房地产开发企业要想在竞争中取得优势，在项目的开发前期，必须对价格、产品等进行可行性研究，也就是开展房地产开发消费预测工作。一般房地产开发企业主要通过做一定数量的市场问卷调查并进行简单的数据分析来大致确定消费者的需求情况，分析上比较单调且所使用的分析手段有限，主要还是使用计量经济方法和系统工程的理论，缺乏与其他因素的关联性分析，而且使用数据挖掘技术来分析的不多，也没有形成一个完整的模型。
本文从数据挖掘在房地产开发市场调研中的消费者特性研究价值入手，分析数据挖掘在房地产开发项目开发前期的消费者分析调研中的应用，用实例分析研究，以通用类数据挖掘软件SPSS为工具，结合关联分析、统计分析、聚类分析等数据挖掘理论和方法，对在房地产开发消费者调研中所收集的数据进行分析，提取有价值的信息，实际例子主要使用国内及省内近年来的一些房地产开发发展数据、超过600份的消费者调查问卷来进行分析。通过本文的实例分析，探讨一套运用数据挖掘技术，并行之有效的针对房地产开发消费预测的系统及模型，为房地产开发项目前期可行性分析提供良好的支持。
关键词:关联分析;数据挖掘;房地产开发
Abstract
With China's rapid economic development has been rapid in recent years, China's real estate development, real estate has become a pillar industry in China, in addition to the real estate industry by the majority of people's attention, but also received the support of the cutting-edge technology, so real estate development of IT applications more quickly. Real estate market research is real estate development companies in order to make the right investment decisions and marketing decisions, and objective, systematic collection, collation, research, analysis of real estate market-related data and information, will be required to work it into the decision-making process information. Market research in the real estate industry was no longer confined to the application of data acquisition and simple induction, data analysis, decision support higher must be based on a greater number of "data message eleven eleven knowledge" on. Data mining as a check and understand large amounts of data in a systematic tool that can effectively help real estate companies to extract valuable information obtained from market research data. Data mining is introduced into the real estate market research in the field, parallel benefits attention.
As competition intensifies, the real estate business in order to achieve competitive advantage in the early development of the project, must conduct a feasibility study on prices, products, etc., that is, to carry out real estate consumption forecasting. General real estate business is mainly done through a number of market surveys and simple data analysis to roughly determine the demand of consumers, the analysis is limited by the use of relatively monotonous and analytical tools, mainly using theoretical econometric methods and systems engineering the lack of other factors associated with the analysis, but not much use data mining techniques to analyze, but also did not form a complete model.
In this paper, data mining in the real estate market research in consumer research value characteristics, analyzes the data mining in real estate project development preliminary analysis of consumer research in the application of research to general class of data mining software SPSS for instance analysis tools, combined correlation analysis, statistical analysis, cluster analysis, data mining theory and methods in the real estate consumer survey data collected for analysis in extracting valuable information, practical examples of the use of some major real estate development of the domestic and the province in recent years data, more than 600 consumer questionnaires for analysis. Through examples of this paper, to explore the use of a set of data mining techniques, and effective system and model predictions for the real estate consumer, real estate project pre-feasibility analysis to provide good support.
Keywords: correlation analysis; data mining; Real Estate
目 录
摘 要 I
Abstract II
第一章 绪论 1
1.1研究目的及意义 1
1.2国内外研究情况 2
1.2.1国外房地产开发数据挖掘的文献综述 2
1.2.2国内房地产开发数据挖掘的文献综述 3
1.3研究工作的基础 4
1.4研究的框架 5
第二章 相关理论 6
2.1房地产开发及房地产开发业 6
2.1.1房地产开发概念 6
2.1.2国内房地产开发发展情况 8
2.1.3房地产开发消费研究的重要性 11
2.2房地产开发消费研究方式 13
2.2.1房地产开发消费研究步骤 13
2.2.2房地产开发市场预测方法 13
2.3数据挖掘及数据仓库技术 17
2.3.1数据挖掘理论及技术 17
2.3.2数据预处理 21
2.3.3数据仓库 23
2.3.4数据挖掘软件 24
2.3.5数据挖掘在房地产开发中的应用 26
2.4房地产开发客户关系管理系统 27
2.4.1CRM系统的原理 27
2.4.2 CRM系统的应用框架 27
2.4.3 CRM在房地产开发客户研究中的应用 29
2.5本章小结 32
第三章 基于数据挖掘的房地产开发消费者行为分析 34
3.1研究对象 34
3.1.1房地产开发消费预测研究内容 34
3.1.2房地产开发消费研究的信息特点 35
3.2研究系统建立步骤 36
3.2.1确定挖掘目标 36
3.2.2数据收集及预处理 37
3.2.3建立系统 37
3.2.4验证分析 37
3.2.5输出结果分析 38
3.2.6实施与维护 38
3.3消费预测系统 38
3.3.2功能分析 39
3.4系统的设计 40
3.4.1市场分析模块 40
3.4.2项目测算模块 46
3.4.3可行性结论模块 46
3.5本章小结 46
第四章 基于数据挖掘的房地产开发客户关系管理应用 48
4.1数据挖掘与数据仓库 48
4.1.1数据挖掘的定义与过程 48
4.1.2数据挖掘技术 51
4.1.3数据挖掘在客户关系管理中的应用 54
4. 1 .4数据仓库(Data Warehouse) 57
4. 2房地产开发企业挖掘主题一客户信息 59
4. 3客户满意度指标 61
第五章 Zillow房地产开发公司数据挖掘应用实践分析 63
5.1研究对象说明 63
5.1.1实例概况 63
5.1.2分析工具 63
5.2房地产开发价格与宏观经济数据举例分析 64
5.2.1数据处理 64
5.2.2描述性分析 65
5.2.3相关分析 66
5.2.4二元线性回归预测 66
5.3房地产开发消费预测问卷分析实例 67
5.3.1问卷数据输入及定义 67
5.3.2选项关联性挖掘 68
5.4项目位置数据关联分析实例 73
5.4.1数据分类 73
5.4.2关联分析 74
5.5本章小结 76
第六章 数据挖掘在房地产开发行业运用的总结及对中国企业带来的思考 77
参考文献 78
致谢 81
