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链家网杭州房产销售分析

所以,今天就以链家网平台上的房产销售数据为样本,简单分析杭州楼市行情,以作参考。 00 数据概况 数据来源。 、详细地址、户型、建筑面积、销售单价以及房产标签等10个字段,最终得到432组数据样本。 需要说明的是:1.因链家网平台分类缘故,将杭州部分周边城市的房产数据也纳入进来,但数量不大,影响较小;2.部分房产商会发放多个楼盘信息,包括因住房性质或销售状态的区别而被视作不同楼盘。 分析工具。 主要是利用Excel数据透视表进行统计分析,尔后形成图表,个别图表依托python的Pyecharts模块实现。 04 楼盘标签 了解楼盘主打的标签,便很容易看出其主要卖点是什么;而统计分析所有楼盘的标签分布,则能了解市场对楼盘的需求倾斜在哪里。

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腾讯房产陈筱岚:房产互联网金融模式创新

11月17日晚,在第17期互联网前沿沙龙上,腾讯房产总编辑陈筱岚、团贷网董事长兼CEO唐军、销冠创始人兼CEO黄卫新、BroadLink CEO刘宗孺、万房投资创始人傅硕共同探讨了“互联网+房产”孕育的新商机 2010年以前是广告为主的房产互联网平台零售。2011年到2013年,广告电商模式兴起,一个明显特征是从线上到线下的交易达成,这个阶段房产互联网的商业变现,没有直接跟交易环节绑定。 房产互联网金融创新,开始成为风口上的风口。 目前房产互联网金融里,已经出现了四个阵营。 聚焦房产小微额借贷的搜易贷,针对房产交易环节,推出了首付贷、赎楼贷、卖房贷、抵押房产消费贷等产品,用户只要在网上填写需求,就有专门的金融服务人员跟踪提供服务,并且在低利率、放款速度、服务定制化方面,做了系列的升级优化

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    房产中介SaaS业务之我见

    房产SaaS业务从我的角度来看,无外乎三点:采, 发, 管。 采 采房主要解决中介的供货问题, 如何提供工具或者系统帮助房产中介更快更方便的解决采集房源的问题, 是这个环节的核心诉求。 发房, 如何更快捷,范围更广甚至更精准的将房源发布让更多C端触达, 几乎就是每一个房产中介梦寐以求的功能。 房产小秘书显然就是看准了营销和销售对房产中介的重要性,所以,从发房这一环节或者阶段切入,牢牢抓住了中介从业人员的心。 但只解决发房诉求还不够, 没有房源,发什么呢? 管 一般情况下, 既能采集来房源,又能发出去, 就已经解决了房产中介从业人员的核心诉求了, 但还有一块儿支撑需要作, 那就是房产中介管理者的诉求,否则就成了一个个Solo的房产中介人组成的中介行业了,这显然不是现实 现实中, 房产中介公司一定会从组织层面寻求管理上的抓手,对业务, 对人,对资源进行管理, 这也就是大部分房产SaaS安身立命的地方。 管, 意味着两个方面的管, 管事儿和管人。

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    【学习】网站数据分析网站分析的基本度量

    我们在使用各种网站分析工具的时候,会看到很多不同的度量指标,可能不同的工具会有不同的命名和定义,这里列举一些常见的度量,简单说明一下它们是如何计算得到的。 Page Views  即PV,页面浏览数,页面被打开(请求)的次数,是网站分析中最常见的度量。注意 Ajax架构或Flash下同一URL下可以浏览多个页面,进行多个操作,这些都无法在PV中体现。 Sources and Search Key Phrase  来源于referrers的统计,Sources即网站的来源(搜索引擎、广告或其它),用于广告投放效果分析、SEM等。 Engagement  参与度对于不同网站来说定义不一,可以是电子商务网站的购买、反馈行为,也可以是论坛 的发帖、跟帖行为,还有视频网站的观看视频、游戏网站的线上游戏等。 上面列举的都是网站分析中一些比较基本的指标和度量,我们在网站分析过程中可以基于这些度量通过求和、比例、平均等方式获得更多我们希望得到的数据,进而为我们的分析结果提供更充分的依据。

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    生信分析网站(生存分析

    数据库做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征(机制三)。 生存分析是非常重要的表型,诸多文章均有介绍。这里,我们对生存分析的纯生信数据库进行总结,果友们在选择时也可以作为参考。 生存分析数据库 Kaplan-Meier Plotter数据库(生存分析经典数据库,首选) http://kmplot.com/analysis/ ? PrognoScan数据库(生存分析信息最全面的数据库,次选) http://dna00.bio.kyutech.ac.jp/PrognoScan/index.html GEPIA(国人之光,相关性分析是特色 ) http://www.oncolnc.org/ cBioPortal(组学分析神器也能做生存分析) https://www.cbioportal.org/ ?

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    【学习】网站数据分析:理清网站数据分析思路

    网站数据分析网站运营中最为关键的一步,但如何在浩瀚的数据海洋中,明确自己的分析思路,知道哪些数据或者哪些报告能帮助你找到问题的答案,也是非常头疼的问题,所以此时选好网站分析工具很重要99click作为国内领先的电商网站数据分析系统 上图是一个网站分析的生命周期示意图,在确认好分析需求并收集好我们所需要的数据后(强调一下,明确分析需求很重要,这可以避免为了分析分析),我们就可以充分使用网站分析工具的各种报告对数据展开分析。 ? 根据上边的数据模块所涉及的内容,在网站分析报告中一般会对下边所列出的板块与指标进行具体分析: 基本情况: ■网站的流量水平怎么样? 案例: 当你需要对网站进行一次全面的分析时,你可以按上边所列的内容对网站的各个数据模块系统地进行分析。但各个营销渠道的网站分析需求多种多样,不同的需求的分析方法也有所不同。 网站分析并没有固定的步骤和方法,当你非常熟悉网站分析工具的使用以及所要分析网站的业务时,你可以完全不必拘泥于以上的所提到的思路与方法,但网站分析的目的必须要明确:减少成本,提升效益,分析后的优化工作不可缺失

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    【学习】网站数据分析网站用户忠诚度分析

    可能很多网站或者网站分析工具对用户做了“新用户”和“回访用户”的划分,但是单单区分新老用户是不够了,我们需要更加完善的指标来衡量网站用户的忠诚度。 量化网站的用户忠诚度   以上的4个指标对于电子商务网站而言,可能还有适用性,但对于大多数网站是不合适的,所以为了让分析具有普遍的适用性,同时为了满足所有的指标都可以量化(上面的客户推荐意向比较难以量化 ,即用户访问频率、最近访问时间、平均停留时间、平均访问页面数,这些指标可以直接从网站的点击流数据中计算得到,对所有的网站都适用,下面看一下这些指标的定义及如何计算得到(一些网站度量的相关定义请参考——网站分析的基本度量 统计数据的时间区间也是根据网站的特征来定的,如果网站的信息更新较快,用户访问较为频繁,那么可以适当选取较短的时间段,这样数据变化上的灵敏度会高些;反之,则选择稍长的时间段,这样用户的数据更为丰富,指标的分析结果也会更加准确有效 用户忠诚度分析的意义   那么基于这个展示的结果我们能做些什么呢?其实对于任何网站而言,有两个方向是一致的:保留忠诚用户,减少流失用户。

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    机器学习实例-房产价格预估

    目的:想要通过对2015年成交量排名前15的小区位置、面积和楼层朝向分析来完成对房子单价的预测。 ="暂无数据"] 到了这里就需要考虑一个问题了,因为我们后面要建立模型分析数据,中文数据明显是无法使用的,所以我们需要对变量的内容(例如楼层中的高、低等)进行编码,如果我们对低楼层标记1,对中楼层标记

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    在线聚类分析网站

    对于高维度的数据分析而言,例如RNA-seq的数据。我们在得到数据想要解释不同分组之间的差异的基因。往往都需要逐渐的降维来进行解释。最普遍的方法通过差异分析—富集分析这样的也算是一种逐步降维的操作。 所以今天就给大家介绍一个在线的用于基因聚类分析网站:COMSUC([http://comsuc.bioinforai.tech/analysisTab]) ? 同时,我们在网站的右边还可以自定义可视化结果。以及下载相关的图片。 ? 样本相关性分析图,除了网络图展示不同样本之间的关系之外。还可以展示不同样本之间的相关矩阵  ? 对于数据库分析的所有结果。我们都可以通过Download下载下来。 ? 总的来说 这个网站,给我们提供了可以不用代码就可以进行基因分型分析的方法。如果想要进行相关的基因分型分析的话。 可以尝试一下这个网站哦。

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    云蚁房产中介小程序

    简单来说,小程序的“附近小程序”功能在房产中介的营销中可以发挥意想不到的作用,客户通过“附近的小程序”寻找到房产中介,之后在线获取房源,筛选自己需要的房源信息,并通过小程序联系置业顾问,最后约见房源。 微信小程序让传统的房产中介行业找到了转型的最佳途径 通过微圈互动应用搭建房产中介小程序,开拓线上市场,让交易双方实时沟通、咨询、成交。 近期,微圈互动应用升级优化一系列房产小程序的功能,诸如“小程序发布房源”等功能。用户可以通过房产中介小程序,上传包括视频在内的所有房源信息,展示给有需求的用户。 房产中介-云市场产品详情-云蚁科技.jpg 房产中介-套餐表.jpg 关于云蚁.jpg

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    【学习】网站数据分析:电子商务网站用户分析

    前一篇文章主要是基于点击流数据的用户分析,适合所有网站,而对于一些特殊的网站,可以根据自身所能获取的数据将分析的指标进行扩展或根据自身的特征定制合适的指标,这里主要介绍的是适合一般的电子商务网站的用户分析方法 电子商务网站一般都会将用户的交易信息,包括购买时间、购买商品、购买数量、支付金额等信息保存在自己的数据库里面,所以对于这些用户,我们可以基于网站的运营数据对他们的交易行为进行分析,以估计每位用户的价值, 评价用户价值的指标   对于评价指标的选择这里遵循3个原则: 指标可量化:没办法,要做定量分析,这个是最基本的前提; 尽可能全面:根据底层数据选择尽可能多的可以获取的指标,这样能够从多角度进行分析和评价 这里具体的方法就不再重复介绍了,请参照——网站用户忠诚度分析这篇文章。下面是一个雷达图的示例: <ignore_js_op> ?   通过这个雷达图,我们可以读到比用户忠诚度更多的信息。 用户交易行为分析的意义 发现网站的高价值客户(VIP),为客户关系管理(CRM)及保持有价值客户提供支持; 发掘网站的可发展用户,对于一些新客户或潜力客户进行针对性营销; 及时发现可能流失的客户,及时采取有效措施

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    【学习】网站数据分析:电子商务网站RFM分析

    )   RFM分析原多用于传统营销、零售业等领域,适用于拥有多种消费品或快速消费品的行业,只要任何有数据记录的消费都可以被用于分析。 那么对于电子商务网站来说,网站数据库中记录的详细的交易信息,同样可以运用RFM分析模型进行数据分析,尤其对于那些已经建立起客户关系管理(CRM)系统的网站来说,其分析的结果将更具意义。 数据获取与分析   在从数据库中提取相关数据之前,首先需要确定数据的时间跨度,根据网站销售的物品的差异,确定合适的时间跨度。 RFM分析也存在着一定的缺陷,它只能分析有交易行为的用户,而对访问过网站但未消费的用户由于指标的限制无法 进行分析,这样就无法发现潜在的客户。 所以在分析电子商务网站的用户时,由于网站数据的丰富性——不仅拥有交易数据,而且可以收集到用户的浏览访问数据,可以扩展到更广阔的角度去观察用户,这方面的定量分析会在之后的网站用户分析中进行详细叙述。

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    生信分析网站(免疫浸润分析

    数据库做基因组学的分析(机制一); STRING互作和GO/KEGG分析探讨可能的信号通路(机制二); TISIDB/TIMER分析肿瘤免疫特征(机制三)。 在差异分析的前提下,表型分析成为重点内容,也是可以玩出花样的地方。 生存分析是非常常见的表型分析。与生存分析相比,相关性分析是另外一个常见的表型分析。 免疫浸润分析比生存分析、差异分析和相关性分析难度更大,因为免疫学是不断延伸、拓展的学科,并不断从理论走向应用、临床,兼有科学性和技术性,比如实验中已经普遍应用的免疫印迹(WB),流式分析,免疫组化和免疫荧光等等 生信分析中,有一种算法叫反卷积分析,英文名叫Deconvolution。 ) http://www.oncolnc.org/ cBioPortal(组学分析神器也能做生存分析) https://www.cbioportal.org/ 差异分析数据库 oncomine数据库(差异分析首选

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    网站分析基础——8个关键网站指标

    image.png 之前的项目经验主要是集中在移动应用这一块,但是最近在进行的项目在网站方面也需要进行一些很深入的分析,所以自然也就开始了学习网站分析的历程。 哦不,智能的分析网站会把这次停留时间记成0分钟。 跳出率 跳出率是对于网站统计来讲很重要的一个概念,而且又和我们之后要讲的退出率很容易混淆,所以大家要仔细地分辨。 所以说,当你发现你的某个页面或者整个网站的跳出率都很高的话,就要分析一下是不是导入的流量有问题,或者是对于你的目标用户没有足够的吸引力。 ? 用户完成了购买的任务,退出了网站,这其实是很正常的一件事情,所以对于退出率的分析也要根据页面的内容来做,而不是说退出率高了肯定是这个页面有问题,因为所有的用户到最后都是要退出你的网站的。 总结 这8个关键网站指标只是网站分析的基础知识而已,通过网站分析来让网站越来越好还是需要更多的网站分析的知识储备,之后我会继续写网站分析相关的内容,敬请期待。 作者:offspring

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