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数据增长案例:中原地产用数据挽留22%流失用户,赋能6万经纪人

在获客渠道中,经常会遇到虚假用户和非目标用户。 虚假用户,指浏览轨迹不合理中断的用户。比如用户打开找房APP,进入城市页后就不再有后续动作。 如果某渠道这类人群占比特别高,就判断这一渠道存在很多虚假用户。这一点可以通过对推广渠道的用户监测检测出来。 非目标用户,指没有完成我们指定动作的用户。 于是,提出了以下三个假设及改进方案: 用户输入的楼盘名称有误 —— 需要优化搜索词,增强系统认知力,提高模糊匹配率。 同一楼盘有不同的名称,系统收录不全 —— 补充楼盘别名及简称,增加系统搜索词库。 所搜索的房源未被中原地产包含 —— 推荐相似房源及经纪人,增加搜索联想词挽留用户,并新增“房源订阅”功能,一旦房源架,就第一时间通知用户。

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链家网杭州房产销售分析

指定链家网杭州楼盘数据,选中新房中的所有在售和待售的两类楼盘作为目标数据,通过写一个简单的python爬虫即可获取到数据,数据的目标字段包括:楼盘名字、房产性质、销售状态、所在区划、所在区划内的具体板块 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。 杭州的主城区不仅楼盘数量少,房价也是高的吓人,城和下城两个寸土寸金的城市中心甚至不是有钱就能买到新房。 拱墅、江干和西湖有些在远离城市中心新建的楼盘,均价也都至少在3w5以上;滨江的楼盘也多是靠近市南的片区,售价在4W上下,且几个待售的楼盘更是高出了在售楼盘均价。 相比之下,萧山的房价要更为亲民一点,但也都浮动在3w上下的水平,基本可以代表杭州房价高低的分水岭(在收集的430+楼市数据中,杭州全市楼盘均价为2.8w左右)。

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    房产交易进化:探索“去中介”无人区

    事实,大多数传统行业网联化都是从提供内容服务开始,积累了一定的用户量之后再进行广告变现。 对此,贝壳找房线上线下并行推出了ACN网络以及楼盘字典数据库,旨在通过数字化手段杜绝假房源、不良中介的问题。 ACN模式解决不良中介问题。 楼盘字典解决假房源问题。楼盘字典的原理是搭建一个楼盘数据库,通过城市、城区、楼盘、楼幢、单元、楼层、房屋等关键词查询,判断房源的真假。 贝壳找房的ACN网络以及楼盘字典数据库与其他二手交易平台明显区别开来,是当下认可度最高的房产交易模式。 传统房产交易中,房产中介一定是专业的房地产职场人而且中介负责上传、管理房源,在房产交易中占有重要地位,这样的“专权”容易让不良中介钻空子,制造虚假房源和价格。

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    “互联网+”售楼中心,带你体验3D视觉社区和户型!

    它是依照必定的份额用模型制造出来的,包含楼盘的建筑、美化、景象都在上面展示出来,便利客户观赏和购买本地产小区时能够看到小区的全貌。 介于 2D 组态和 3D 组态,Hightopo(以下简称 HT )的 HT for Web 产品的有着丰富的组态化可供选择,本文将介绍如何运用 HT 丰富的 2/3D 组态搭建出一个售楼中心楼盘沙盘模型可视化 界面简介及效果预览 界面一:楼盘沙盘可视化 在场景的搭建,采用以 HT 的HT for Web 产品轻量化 HTML5/WebGL 建模的方案,实现快速建模、运行时轻量化到甚至手机终端浏览器即可 3D 随着物联网、边缘计算、AI、网络通信技术、网络安全、自动控制技术、音视频技术等将家居生活有关的设施集成统一起来,相对于传统的家居,智能家居实现了家居生活的自动化和智能化,很多新建楼盘小区已开始配备全套智能家居系统 , 交通规划,人车分流等 不局限于现场观看,可以在任意设备通过网页浏览可视化场景 总结 现阶段,随着物联网、大数据等新兴技术大幅崛起,人工智能、大数据、深度学习等新兴概念已逐步渗透至生活的各个领域。

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    智慧地产-售楼中心 3D 沙盘可视化

    它是依照必定的份额用模型制造出来的,包含楼盘的建筑、美化、景象都在上面展示出来,便利客户观赏和购买本地产小区时能够看到小区的全貌。 介于 2D 组态和 3D 组态,Hightopo(以下简称 HT )的 HT for Web 产品的有着丰富的组态化可供选择,本文将介绍如何运用 HT 丰富的 2/3D 组态搭建出一个售楼中心楼盘沙盘模型可视化 界面一:楼盘沙盘可视化 在场景的搭建,采用以 HT 的 HT for Web 产品轻量化 HTML5/WebGL 建模的方案,实现快速建模、运行时轻量化到甚至手机终端浏览器即可 3D 可视化运维的良好效果 随着物联网、边缘计算、AI、网络通信技术、网络安全、自动控制技术、音视频技术等将家居生活有关的设施集成统一起来,相对于传统的家居,智能家居实现了家居生活的自动化和智能化,很多新建楼盘小区已开始配备全套智能家居系统 , 交通规划,人车分流等 不局限于现场观看,可以在任意设备通过网页浏览可视化场景 总结 现阶段,随着物联网、大数据等新兴技术大幅崛起,人工智能、大数据、深度学习等新兴概念已逐步渗透至生活的各个领域。

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    工控人,你的个人信息可能正在黑市被交易

    你刚去了无锡,就会收到无锡打过来的电话要不要无锡的楼盘;你刚定了机票,你就收到飞机取消的诈骗短信;你刚去了足疗,就打开淘宝就出现保健品头条推送。 红色说明你的账号已经很危险了,如果是绿色背景,说明你的账号还没暴露在网络。 如果你的账号泄露了,下面还详细记录了哪些网站可能泄露了你的账号。 如果觉得记起来麻烦,可以跟剑总学,比如网站为baidu,密码就用 j1@nb@1du,注册时候的名字就叫剑百度,比如sina,密码就用j1@ns1n@,注册时名字就叫剑新浪。

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    恭喜贝壳找房上市!

    云 2008年,左晖意识到要提升交易效率,必须把零散的房源信息做成标准化数据,于是开始搭建“楼盘字典”。 这一个听起来浩浩荡荡实际却繁琐辛苦的“房屋普查”基础性工作,逐步积累成贝壳找房如今累计2.26亿记录在库的真实房源信息,成为中国最全面房源数据库。 为了更好地支撑业务,需要更高效、更低成本的IT基础设施,主要业务云成为了必然选择。 2017年,贝壳选择与腾讯云合作。 借助腾讯云的云服务器(CVM)、对象存储(COS)、内容分发网络(CDN)等产品,贝壳可以用性价比最高的方式支撑楼盘字典。 80平方米的两居室原始数据大小为1G。 VR带看的技术方案分为两层: 第一层,房子的VR数据通过离用户最近的CDN节点分发到用户手机,COS处理后的VR文件会小很多,加上现在的网络质量已经不成问题,用户可以流畅地滑动、在虚拟的VR房间内查看。

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    数据采集分析实战:厦门房地产市场初步分析

    因为最近也在开发和推广web scraper的课程,我也用过不少的采集方法,觉得在便利性 web scraper具有一定的优势,非常适合没有代码基础的朋友学习,因此呢,我也就用这个工具做了数据爬取。 siteid=1&area=3502030000 需要爬取的数据有楼盘名字、销售状态、地理位置、开发商、价格等信息,为例提高效率,我们采用web scraper作为爬取的工具。 下一步后,会让你选择“工作地图”和输出地图坐标,这里根据实际需求选择,工作地图需要配置过API KEY才可以调用(自行去他们的开发者门户申请): ? 最终获得的结果如下图: ? (3)开发商在厦门在售和待售楼盘数量和均价情况 通过下图可以看出,厦门海投在厦门拥有8个在售或者待售多的项目,而其各个项目的均价也是最高的。 ? 当然还可以做非常多的分析,例如每个开发商在厦门的楼盘分布和价格区间,例如区域和开发商对价格的影响情况等等,这里就不做展开分析了,有兴趣的朋友可以自行研究。

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    00SEC-D&D数据泄露报警日报【第17期】

    01概述2022.10.8共发现匿名网络资讯信息36,511条;最近7天共发现匿名网络资讯信息595,255条,同比增长-32%;最近30天共发现匿名网络资讯信息3,852,213条。 订单信息的数据字段:订单编号、房型编号、邮箱、电话号码、订单时间、合计金额、付款方式、名字、姓氏、酒店代码、酒店名称、入住天数、支付状态、入住时间、客人数量、房间类型名称、房间类型价格。 顾客信息的数据字段:邮箱、名字、姓氏、电话号码、明文密码、国家代码、注册日期。 文件大小156GB价格:无03国内情报监测到近日国内的泄露数据涉及金融行业客户信息、某市部分个人信息及某楼盘业主名单信息等。

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    深圳的房价到底有多高?爬取Q房网数据,有钱人真多

    前言 本文的文字及图片来源于网络,仅供学习、交流使用,不具有任何商业用途,版权归原作者所有,如有问题请及时联系我们以作处理 本次目标 爬取Q房网数据 https://shenzhen.qfang.com /newhouse 爬取目标数据: 小区名字 售房状态 房屋面积 户型 开盘时间 交房时间 楼盘地址 售价 预计总价 ? li') dit = {} for li in lis: title = li.css('.list-main-header a em::text').get() # 名字

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    实战-Fluxion与wifi热点伪造、钓鱼、中间人攻击、wifi破解

    Fluxion是一个无线破解工具,这款软件可以帮你挤掉WiFi主人的网络让你自己登陆进去,而且WiFi主人怎么挤也挤不过你。这个工具有点像是Linset的翻版。 g.随后会弹出一个窗口提示用户输入正确的WiFi密码 h.用户输入的密码将和第二步抓到的握手包做比较来核实密码是否正确 j.这个程序是自动化运行的,并且能够很快的抓取到WiFi密码 0x02-Kali安装 图11 步骤三: 选择语言之后fluxion会让你选择网卡,因为是无线网络,只有一个无线网卡,就选1 ? 图12 步骤四: 之后要选择通信信道,一般都是选择all ? 图14 步骤六: 我选用的是信号最好的要测试的Huawei(已抹去部分名字),选择好目标之后按ctrl-c停止扫描,按照目标前面的数字序号选中目标就可以了,我这里是18。按r是重新扫描 ? 图22 步骤十四: 这时建立了一个虚假的AP,和真正的AP名字相同,但是没有密码,而且这个时候是没有办法连接到真实的AP的,所以机器会连接到我们做的虚假的AP。 ?

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    荷兰记者口述:危机四伏的公共WiFi

    虚假接入点 服务员端来了咖啡并递给我们咖啡店的WiFi密码。Wouter连上WiFi之后,所有咖啡店里的上网流量都重定向转到了他的黑色装置。 里面包括我的家庭网络名称、公司的网络名称、还有我去过的咖啡馆、酒店、火车站和其他公共场所的名字。天哪,我的记录居然被他一览无余,太恐怖了! 他设置了一个诱骗用户连接的虚假接入点名称。 Wouter打开他的装备开始了和一家类似的活动。一会之后就有很多的设备连接到了我们的虚假接入点,我们可以清楚的看到他们Mac设备地址、登录历史、设备主人姓名等信息。 我们还发现了一位女士,我们利用得到的名字Google了一下,然后在咖啡店里找到了她,通过获取的信息,我们得知这个姑娘出生于其他欧洲国家,最近来到荷兰,通过她的上网记录,得知她正在学荷兰语和荷兰国情课,喜欢练瑜伽 V**的意思就是让用户在公共网络建立起专用的网络以进行加密通讯,它会将你的上网流量加密然后连接到到你的V**主机上,然后通过V**主机上网。

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    回望2017:一个前端从业者砥砺前行的一年

    工作,你可能会碰上公司业务繁忙,项目刚刚启动,每天加班到八九点钟,下班回到家已经10点多了的情况。生活上,你可能会碰到搬家、学驾照、陪女朋友逛街、户外跑步健身、朋友聚餐等占用你业余时间的事情。 Vue学以致用在工作中得到实践 今年在技术的沉淀就是整体看完了一遍JavaScript高级程序设计,俗名红宝书。 今年我和我媳妇儿看了一处楼盘,异常心动,如果不是钱的问题,我估计我们当时都有买下来的冲动。那处楼盘位于太原市小店区偏南地段,离榆次区不远,楼盘名字叫枫林四季。小区户型不错,南北通透,一梯两户。 青运会的主办地在晋源区的山西红灯笼体育中心,汾河公园三期工程将在附近地段展开,预计到时候附近的楼盘绝对会顺势而涨。到时候,地铁2号线也会全线开通运营,紧邻地铁线的楼盘估计又要疯长一波了。 作为小编的我,只期盼2018年的工资能再涨一涨。

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    新型恶意软件“Bad Rabbit”闪击东欧(IOCs见原文)

    Bad Rabbit 通过虚假 Flash 更新进行传播 ESET和Proofpoint的研究人员表示,Bad Rabbit 最初是通过虚假 Flash 更新传播,但它也可通过网络内部横向蔓延,这也解释了它为什么能在短时间内横跨多个机构 根据 ESET,Emsisoft和Fox-IT 的分析,Bad Rabbit 使用 Mimikatz 从本地计算机内存中提取凭证和硬编码凭证列表,它使用 SMB 和 WebDAV 访问同一网络的工作站和 此外,该勒索软件设定的三个任务名就叫 Drogon, Rhaegal, 和 Viserion,这是《权力的游戏》中三条龙的名字。 它通过 SMB 访问网络共享来窃取受害者电脑中的凭证和用户名密码。如果可以访问远程网络共享,它还会马上将自己复制,并在其他电脑运行勒索软件。 这是 SMB 流量情况: ? 如何防范 Bad Rabbit: 建议用户关闭 WMI 服务,这样勒索软件就不会传播到你的网络。 大多数的恶意软件都是通过钓鱼邮件,网站,app,第三方平台上的恶意广告传播的。

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    【区块链安全】-“区块链典型攻击、安全性分析 DDOS sybil eclipse”

    论文名字:《BDoS: Blockchain Denial of Service》)。 (3)虚假资源发布。Sybil攻击者一旦入侵区块链网络节点的路由表,就可以随意发布自己的虚假资源。 区块链网络的目的是实现用户间资源的分布式共享,如果网络中充斥着大量的虚假资源,那么在用户看来,这将是无法接受的。 此外,主动攻击在区块链网络中引入额外流量,会降低区块链网络的查找和路由性能;虚假的索引信息,会影响文件下载速度。 对单个节点进行DDoS攻击的前提是向区块链网络发布大量的虚假消息或被动地做出虚假响应,Eclipse攻击可以帮助攻击者劫持网络节点间传递的信息,增大成功实施DDoS攻击的可能性。

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    Linus:“我删除了 Linux,因为它就是个垃圾!”

    你可以查看 repo 的 url 和文件顶部的名字,它们可以证明是我本人在提交。 我删除了 linux,因为我讨厌它,我认为它很烂。 因为 Linux 的源代码并没有被删除,而且有细心的网友发现:该 README 最底部还有一个链接: 这个链接指向 Hacker News 黑客论坛的一个帖子,帖子详细介绍了 GitHub 现存的“虚假提交 比如用 https://github.com/my/project/blob/<faked_commit>/README.md 这种 URL ,就可以发布虚假的 README 页面,这种虚假提交不会出现在项目的提交记录里面 End 崔庆才的新书《Python3网络爬虫开发实战(第二版)》已经正式上市了! 内容介绍:《Python3网络爬虫开发实战(第二版)》内容介绍 扫码购买 点个在看你最好看

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    火了!杭州程序员自编“购房宝典”,点击超40万,业内人士惊呆

    源 / 钱江晚报 近日,一个程序员整理的“购房宝典”在网络热传。 从事大数据工作的李先生在开源代码库GitHub不停更新“买房心得”,阅览量已有近40万人次,点赞数高达一万多个。 其次,我用‘爬虫技术’从各类官方网站上获取购房信息与楼盘价格。积累了理论知识后,就开始进入实践阶段。我花了几个月的时间,跑了杭州城西的大部分楼盘,每次跑完盘就把情况写在平台上。” 李先生介绍说,就是这样慢慢积累,一份“购房宝典”就诞生了,“事实在放到GitHub平台之前,这份资料我已经更改了200多次。” 2017年9月末,李先生终于购入了实海上海一套116㎡的房子。“这7个月的买房历程,作为刚需,我认为是痛苦的。虽然有所收获,但更多看到的是火爆行情下的刚需买房之难。 因此像在去年这样的楼市中,在动不动就要“全款”的情况下,他们更倾向于购买可以贷款的楼盘。对此,李先生表示赞同。

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