數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在房地產(chǎn)戶型選擇分析中應(yīng)用

古城·源著戶型解說流程（戶型說辭） 一、講解順序 1.明確戶型（幾房幾廳幾衛(wèi)），明確面積（多大面積） 2.確定方位（上北下南左西右東） 3.講解路線 ａ、縱向講解：進(jìn)門（大門朝向、寒暄）——廚房——生活陽臺——餐廳——客廳—— 陽臺（穿插各功能區(qū)的優(yōu)勢、總結(jié)組合優(yōu)勢）——客衛(wèi)（方位、優(yōu)勢）——主臥（優(yōu)勢、 設(shè)計重點講解）——次臥（優(yōu)勢簡明扼要）——整體組合優(yōu)勢總結(jié) ｂ、環(huán)向講解：進(jìn)門——客廳——陽臺——次臥——主臥——北臥——客衛(wèi)——廚房— —生活陽臺——餐廳——整體組合優(yōu)勢總結(jié) 二、注意事項 1.把客戶引導(dǎo)至戶型南向 2.手勢為四指并攏，指定位置，（指定一個位置時，手指不可在戶型上亂晃，直到該位置 講解完畢） 3.多用“您的”，讓客戶身臨其境 4.注意感情渲染，描繪客戶住進(jìn)去之后的情景 5.注意每個功能區(qū)的優(yōu)勢 6.增加互動，多提肯定回答的問題 三、各個

《地產(chǎn)營銷總監(jiān)進(jìn)階實用手冊》房地產(chǎn)戶型策劃（1/11） 戶型需要策劃 房地產(chǎn)戶型策劃 可以說，戶型定位是否準(zhǔn)確、戶型設(shè)計是否科學(xué)合理是事關(guān)項目成 敗極為關(guān)鍵的因素。那么什么樣的戶型類別配置才能緊扣項目總體定 位？什么樣的戶型功能布局才能最大程度地滿足消費者現(xiàn)在與將來的 生活需求呢？在此我們對涉及戶型的一些問題作些探討，希望我們的研究心 得能給您一定的幫助。 戶型需要策劃 表面上看，戶型即建筑的室內(nèi)空間間隔，需要考慮整體建筑結(jié)構(gòu)、建筑承重 及水、電、氣、熱、光纖等管網(wǎng)線路布置，因而是一個建筑技術(shù)問題，完全是建 筑設(shè)計師的事。 其實不然。戶型是實現(xiàn)消費者居家生活的基本要素，是滿足“舒適性”的首 要前提，只有滿足了消費者需求的技術(shù)才有意義，只有滿足了消費者的戶型才能 確保項目銷售暢旺，因此戶型設(shè)計首先是市場問題，其次才是技術(shù)問題。 世界上沒有最好的戶型，

介紹了數(shù)據(jù)倉庫和數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在房地產(chǎn)企業(yè)研究中的具體應(yīng)用,較詳細(xì)的給出了上海房地產(chǎn)開發(fā)企業(yè)50強(qiáng)研究中,基于sqlserver2005數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的實現(xiàn)過程,期望對整合房地產(chǎn)行業(yè)信息,提升行業(yè)協(xié)會的信息化水平提供幫助。

主要針對房地產(chǎn)客戶關(guān)系管理系統(tǒng)中數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用進(jìn)行了詳細(xì)探究。

房地產(chǎn)行業(yè)的競爭越來越激烈,企業(yè)越來越重視客戶關(guān)系管理,利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為分析與輔助決策工具在房地產(chǎn)行業(yè)中的應(yīng)用更加廣泛。本文從應(yīng)用角度出發(fā),介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念及常用的挖掘技術(shù),從房地產(chǎn)客戶分析中說明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在房地產(chǎn)crm中的應(yīng)用及具體步驟。

房地產(chǎn)行業(yè)的競爭越來越激烈,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為分析與輔助決策工具在房地產(chǎn)行業(yè)中的應(yīng)用更加廣泛。本文從應(yīng)用角度出發(fā),介紹數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念及常用的挖掘技術(shù),從房地產(chǎn)市場基本分析及房地產(chǎn)客戶分析中詳細(xì)說明數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在房地產(chǎn)行業(yè)中的應(yīng)用。

由于企業(yè)越來越重視客戶關(guān)系管理(crm),利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)實施與優(yōu)化crm系統(tǒng)正逐漸成為計算機(jī)應(yīng)用領(lǐng)域的一個研究熱門。本文對數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在房地產(chǎn)crm系統(tǒng)中應(yīng)用的方式和方法進(jìn)行了詳細(xì)探討,并給出了一個成功實施的案例。

住宅與房地產(chǎn)電子政務(wù)系統(tǒng)中存在大量的數(shù)據(jù),雖然滿足了業(yè)務(wù)系統(tǒng)的應(yīng)用需求,但如何使這些數(shù)據(jù)實現(xiàn)更有效的共享,并從中抽取出更多有意義的數(shù)據(jù)和知識是具有行業(yè)特色的電子政務(wù)系統(tǒng)建設(shè)的一個關(guān)鍵內(nèi)容。文中主要針對住宅與房地產(chǎn)電子政務(wù)平臺的規(guī)劃和需求,根據(jù)住宅與房地產(chǎn)行業(yè)特點,首先建立住宅與房地產(chǎn)電子政務(wù)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)倉庫,然后設(shè)計相關(guān)數(shù)據(jù)挖掘算法進(jìn)行數(shù)據(jù)挖掘,得出了較有意義的挖掘結(jié)果,為決策者提供了具有輔助決策意義的數(shù)據(jù)及其分析結(jié)果。

數(shù)據(jù)挖掘是目前進(jìn)行房地產(chǎn)市場分析和預(yù)測的新技術(shù),本文從數(shù)據(jù)挖掘的概念、常用方法入手,探討了其在房地產(chǎn)市場分析中的各種應(yīng)用,分析了在房地產(chǎn)應(yīng)用中的數(shù)據(jù)挖掘流程,并以南京市房地產(chǎn)市場為例,運用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方法對房地產(chǎn)市場進(jìn)行了模擬,研究了運用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對房地產(chǎn)市場進(jìn)行分析和預(yù)測的過程和方法,并得出了可靠的結(jié)論。文章最后對數(shù)據(jù)挖掘在房地產(chǎn)領(lǐng)域的應(yīng)用面臨的問題做了分析和展望。

根據(jù)房地產(chǎn)價格的非線性變化特點,提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的房地產(chǎn)價格預(yù)測模型.首先收集房地產(chǎn)價格的歷史樣本,對其進(jìn)行混沌分析后得到相應(yīng)的訓(xùn)練樣本集和驗證樣本集,然后采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對訓(xùn)練樣本建模,并對驗證樣本進(jìn)行預(yù)測.仿真實驗結(jié)果表明,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)可以從房地產(chǎn)價格歷史數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)其變化趨勢,獲得了較高的房地產(chǎn)價格預(yù)測精度,與其他經(jīng)典房地產(chǎn)價格預(yù)測模型相比,數(shù)據(jù)挖掘可以更好地描述房地產(chǎn)價格的變化特點,預(yù)測精度能夠滿足人們對房地產(chǎn)價格預(yù)測的要求.

基于自組織數(shù)據(jù)挖掘的房地產(chǎn)影響因素分析——本文利用自組織數(shù)據(jù)挖掘中的gmdh算法，建立一個反映房地產(chǎn)銷售面積變化的最優(yōu)復(fù)雜性模型，分析影響房地產(chǎn)發(fā)展的主要因素，為制定相關(guān)的宏觀經(jīng)濟(jì)政策提供理論指導(dǎo)和依據(jù)。

針對工程機(jī)械的特點,提出了將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于挖掘機(jī)故障診斷中,利用粗糙集具有較強(qiáng)的處理不確定和不完備信息的能力,對決策表的條件屬性進(jìn)行約簡處理;再利用c4.5決策樹算法的高效性對約簡后的決策表進(jìn)行診斷規(guī)則提取;將產(chǎn)生的規(guī)則運用于挖掘機(jī)故障診斷中以實現(xiàn)快速故障診斷。最后,以實例介紹了利用該模型進(jìn)行故障診斷的完整過程,可以看出該方案提高了挖掘機(jī)故障診斷的效率。

隨著計算機(jī)信息技術(shù)的高速發(fā)展,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在對各個領(lǐng)域中得到了廣泛的應(yīng)用,它是一種結(jié)合了人工智能、數(shù)理統(tǒng)計以及模式辨別等高端技術(shù)為一身的新興技術(shù),具體作用是在大量的數(shù)據(jù)和信息中發(fā)掘價值高的知識和內(nèi)容。尤其在挖掘機(jī)的故障診斷中,數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用得到了高度的重視,本文簡單介紹了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的基本概念,并詳細(xì)研究了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在挖掘機(jī)故障診斷中的應(yīng)用建模及效果,可為相關(guān)部門提供借鑒和參考。

目前我國存在著較為嚴(yán)重的社會信用缺失現(xiàn)象,電力企業(yè)也不可避免地存在來自內(nèi)部和外部的經(jīng)營風(fēng)險,所以必須實施客戶信用管理,對信用風(fēng)險進(jìn)行評估和防范。本文論述了電力企業(yè)利用基于大數(shù)據(jù)分析的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)開展客戶信用管理的基本思路、實現(xiàn)方法以及預(yù)期效果等問題。

開始先對大數(shù)據(jù)展開闡述,然后探討了在大數(shù)據(jù)時代的背景下電力企業(yè)所面對的嚴(yán)峻的挑戰(zhàn)。并且在這些基礎(chǔ)之上說明在當(dāng)前電力大數(shù)據(jù)時代背景下使用數(shù)據(jù)挖掘機(jī)技術(shù)給電力企業(yè)所產(chǎn)生的深刻影響。之后再對數(shù)據(jù)挖掘機(jī)技術(shù)的相關(guān)步驟進(jìn)行說明,闡明了在目前電力大數(shù)據(jù)時代背景下怎樣使電力企業(yè)實現(xiàn)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的具體方法。在最后,先后通過智能電網(wǎng)、信息系統(tǒng)的發(fā)展和能耗的問題這四個角度闡述數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在當(dāng)前大數(shù)據(jù)時代背景下在電力企業(yè)中的發(fā)展前景。

隨著國民經(jīng)濟(jì)的不斷發(fā)展，電力資源在其中占據(jù)的作用也越來越重要。而電力體制的改革，使得電力行業(yè)進(jìn)入了迅猛發(fā)展階段，傳統(tǒng)的管理方式已不能很好地滿足市場需求?？茖W(xué)技術(shù)的發(fā)展使得越來越多的新技術(shù)應(yīng)用于電力行業(yè)中。本文主要就數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營銷系統(tǒng)中的應(yīng)用進(jìn)行具體分析，以期促進(jìn)電力企業(yè)更好地適應(yīng)新時代的發(fā)展需求。

電力營銷是電力系統(tǒng)賴以生存與發(fā)展的關(guān)鍵，是電力系統(tǒng)工作的重心。筆者基于對電力營銷系統(tǒng)數(shù)據(jù)特點及數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的分析，為實現(xiàn)電網(wǎng)運行的穩(wěn)定性與經(jīng)濟(jì)性，深入探討數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在電力營銷系統(tǒng)中的應(yīng)用及發(fā)展。

作為一種數(shù)據(jù)分析方法和技術(shù),發(fā)現(xiàn)潛在的信息,大量的信息,數(shù)據(jù)挖掘已成為社會關(guān)注的焦點。在電力行業(yè)的信息化建設(shè)進(jìn)程中,有大量歷史數(shù)據(jù),采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)來研究和發(fā)展是刻不容緩,分析決策系統(tǒng)需要解決在電力運行管理中存在的關(guān)鍵和突出問題企業(yè)。本文提出了詳細(xì)的數(shù)據(jù)挖掘算法分析?；陔娏芾矸治龅奶攸c,重點討論了聚類分析算法?；陔娏?shù)據(jù)管理分析系統(tǒng),數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)在本文設(shè)計的過程采用混合型數(shù)據(jù)并獲得良好的挖掘效果。聚類對電力客戶數(shù)據(jù)分析可以得到很好的分類,有助于預(yù)測顧客的購買行為。

目的利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)將歷史數(shù)據(jù)和專家經(jīng)驗合理應(yīng)用于職業(yè)衛(wèi)生工程分析,彌補(bǔ)傳統(tǒng)分析方法的缺陷。方法用歷史數(shù)據(jù)建立數(shù)據(jù)倉庫,用聯(lián)機(jī)分析處理(olap)和基于貝葉斯信念網(wǎng)絡(luò)與神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)集成的風(fēng)險評估模型,分別挖掘泛化特征和風(fēng)險評估規(guī)則。結(jié)果該方法能充分應(yīng)用歷史數(shù)據(jù)的隱含規(guī)則與專家經(jīng)驗來提高工程分析的準(zhǔn)確度。結(jié)論數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的應(yīng)用,為工程分析方法的改進(jìn)提供了一種新的途徑。

介紹了空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和研發(fā)現(xiàn)狀,通過研究指出了房地產(chǎn)估價系統(tǒng)與空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的集成模式,提出基于空間數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的房地產(chǎn)估價系統(tǒng)的解決方案,也是房地產(chǎn)估價系統(tǒng)的研究熱點和趨勢。

發(fā)電站正常高效運行對保障社會發(fā)展和人民生活極其重要。電站運行中產(chǎn)生大量的故障記錄數(shù)據(jù)，將數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)應(yīng)用于電站設(shè)備故障的大數(shù)據(jù)分析，發(fā)現(xiàn)隱藏在數(shù)據(jù)中的有用信息，有助于電站管理工作改革和設(shè)備管理技術(shù)創(chuàng)新。根據(jù)某發(fā)電集團(tuán)設(shè)備故障統(tǒng)計報告，制定了相應(yīng)的數(shù)據(jù)分析方案，研究了文本挖掘、關(guān)聯(lián)分析、聚類分析等多種數(shù)據(jù)挖掘方法的關(guān)鍵技術(shù)，詳述了這些技術(shù)在電站故障分析中的應(yīng)用方法及效果。

隨著電力營銷積累大量的基礎(chǔ)數(shù)據(jù),如何加強(qiáng)對這些數(shù)據(jù)的應(yīng)用,從而提升電力企業(yè)的營銷和服務(wù)水平,成為目前思考的重點。對此,針對電力企業(yè)服務(wù)水平提升的需求,以電力營銷系統(tǒng)等作為基礎(chǔ),提出一種基于數(shù)據(jù)挖掘的客戶細(xì)分模型。對此,在對數(shù)據(jù)挖掘過程中,結(jié)合電力銷售中的風(fēng)險客戶,提出決策樹算法和回歸預(yù)測兩種方法對客戶進(jìn)行分類,并通過數(shù)據(jù)清洗、數(shù)據(jù)挖掘、結(jié)果評估等過程,對上述的算法分類結(jié)果進(jìn)行驗證和比較,最終得出在客戶細(xì)分模型構(gòu)建中的建議,以此為電力營銷數(shù)據(jù)挖掘提供借鑒和參考。