小区房产数据报告
01数据定义
房产小区数据是指与住宅小区相关的各类信息的集合，涵盖小区的基本属性（小区名称，位置，开发商，产权性质，建筑年代等）、建筑特征（面积，容积，绿化率，楼栋信息，户型结构等）、交易动态（房价趋势，供需动态等）、周边配套（交通，教育，商业，医疗等）、管理服务等（物业服务，安防系统，公共设施维护）多维度内容。这些数据通常用于房地产分析、市场研究、投资决策、购房参考等场景。
02数据字段
二手房：小区名称、建筑面积(㎡)、小区均价、占地面积(㎡)、小区均价单位、绿化率、建筑年代(年)、容积率、建筑类型、物业费(元/㎡·月)、房屋总数(户)、停车位、楼栋总数(栋)、 在售房源、物业公司、所在商圈、开发商、户型分析、二手房源数(套)、在售户型分布、特价房源数(套)、居住品质描述、最近成交数(套) 、居住品质、出租房源数(套)、小区设施、在售房源数(套)、配套设施、小区地址、行政区划名称、产权描述、城市名称、环线位置、省名称、物业类型
新房：小区名称、建筑面积(㎡)、小区均价、容积率、小区均价单位、绿化率(%)、物业类别、 车位描述、项目特色、楼栋总数(栋)、建筑类别、总户数(户)、装修状况、物业公司、产权年限、物业费(元/㎡·月)、环线位置、楼层状况、开发商、主力户型、楼盘地址、户型图链接、销售状态、区县名称、开盘时间、城市名称、交房时间、省名称、占地面积(㎡)
03适用场景-开发商竞品分析
市场定位与产品差异化分析：通过对比竞品小区的户型结构、价格区间、装修标准等数据，识别市场空白或过剩需求。例如，若区域内竞品以90-120㎡三居为主，可调整自身产品线推出紧凑两居或改善型四居，形成差异化竞争，同时参考竞品溢价点（如学区优势）优化自身配套规划。
成本优化与利润测算 ：分析竞品小区的容积率、绿化率、公摊面积等建筑指标，结合其售
价与去化速度，测算竞品利润空间。例如，某竞品通过降低层高压缩建安成本，却因采光差导致滞销，开发商可规避同类设计，平衡成本与居住体验以提升利润率。
03适用场景-家居企业精准营销
1. 定向装修需求预测
通过分析小区建筑年代、交房时间、交易动态，锁定新交付或二手房集中交易区域，精准推送装修服务、建材套餐。例如，针对5年内次新小区，主打局部改造；新交付楼盘则聚焦全屋定制，抢占装修黄金期。
2. 户型适配产品推荐
基于小区户型面积、空间结构数据，匹配家具尺寸与功能设计。如小户型主推多功能收纳家具，大平层推荐高端定制柜体，结合VR技术提供户型专属3D方案，提升转化率。
3. 消费分层与定价策略
依据小区房价区间、业主画像（如学区房家庭、高端改善群体），划分客群消费层级。例如，刚需小区主推高性价比套餐，豪宅小区侧重智能家居、进口建材等高附加值产品组合，差异化定价。小区房价热力图，业主画像图
03适用场景-金融机构
1.抵押物价值评估
通过分析小区房价趋势、配套设施（如学区、交通）、建筑品质（容积率、物业评分）等，可评估抵押物价值稳定性，识别虚高或抗跌性差的房产；小区房价变化趋势 小区周边配套设施
2.市场流动性风险分析
结合供需动态、产权性质及政策限制，预判市场流动性风险，避免违约后资产难以变现。
二手房成交情况，在售房源变化趋势反应供需情况
3.区域系统性风险预警
区域人口流动、产业变化及政策调整等数据可预警系统性风险，防范集中性资产贬值。
示例：阿里巴巴杭州全球总部新园区（位于杭州未来科技城）2019年开建，2024年5月10日正式启用，周边房价变化
2021年园区周边房价热力图 2025年园区周边房价热力图
04关于数据坊
数据坊专注于多元化数据产品开发与技术服务，核心业务涵盖数据采集、加工、定制及可视化全流程服务。主要数据产品包含八大类别：客群画像，社会经济，品牌数据，社区与边界，公共服务与设施，地产数据，工商组织，基础地图，并配备专业基础地理信息数据库支撑。
自主研发了以Datafang Insight为基础的多个数据平台，适配多种场景的数据可视化与分析。支持API接口、标准化数据包等灵活交付方式。服务场景覆盖市场研究、精准营销、商业决策支持及学术研究等多元领域，为各行业客户构建数据驱动的决策中枢。
联系方式：010-58819176 网址：https://www.datafang.com/
