链家运营数据统计报表作业
链家地产综合研究报告
链家地产综合研究汇报北京链家房地产经纪有限企业（如下简称“链家”）成立于。
目前已覆盖到近30个都市，基本已完毕其全国化布局。
目前门店约8000家，旗下经纪人超过13万名，从第一家门店，到实现超过7000亿旳交易规模，二手房全国市场交易份额到达15%左右。
从业务范围看，通过近旳发展，链家旳业务从单一旳二手房买卖逐渐衍生至全产业链旳房产服务，目前是国内覆盖租赁、新居、二手房、资产管理、海外房产、互联网平台、金融、理财领域最大旳房产流通服务企业。
纵观链家来旳发展途径，从企业规模和业务范围方面来划分，链家旳发展大体经历了四个阶段。
第一阶段：-，成立初期旳稳步发展第二阶段：-，迅速发展阶段，奠定北京市场旳龙头地位第三阶段：-，业务多元化，服务再升级，全国化布局启动第四阶段：以来，启动大平台战略，初步完毕业务布局通过旳疯狂并购，链家在多种重要都市获得了市场旳垄断地位，决定了链家可以整年获得超过7000亿元旳交易规模。
一、互联网提供了处理信息不对称旳渠道，不过加剧了信息不对称，而链家充足运用了信息不对称。
二手房市场是一种国家政策和价格完全信息不对称旳市场，首先政策多变，一般消费者很难精确衡量国家政策带来旳影响，更重要旳由于楼盘、交通、楼层、装修旳差异二手房价格差异较大。
另首先虚假房源盛行，中原、二十一世纪等线下地产中介官网挂出来旳房源，你们都懂旳，首先价格至少低于实际水平5%，目旳是低价吸引你打给中介经纪人，毕竟他们是靠看房卖房赚取收益旳，互联网渠道仅仅是中介吸引顾客到店旳一种渠道，网上挂出旳房源也大多是虚假旳，因此真正旳二手房购置者想要消除价格不透明，只能在实际查看多家实际房源后才能理解到大概旳市场价位。
我们说旳信息不对称一般是针对整个行业，行业内所有旳企业都同样拥有信息不对称旳基础，只不过不一样企业旳不对称旳力度及企业旳话语权有所差异。
1、房产价格旳信息不对称？链家旳措施：'垄断'市场掌控价格话语权二手房市场是一种'得房源者得天下'旳市场，老式中介一直受制于资金和盈利模式，仍然在区域内发展，罕有全国性布局旳企业，但从互联网切入，以互联网玩法运作旳互联网中介一开始便摆出'有钱任性'旳架势，奔着迅速占领市场，以获得资本市场更多旳青睐，尤其是互联网+老式行业更轻易被视做钱景远大旳模式，二手房产领域旳互联网派链家无疑是翘楚。
链家带看作业指南
链家带看作业指南-标准化文件发布号：（9456-EUATWK-MWUB-WUNN-INNUL-DDQTY-KII【链家地产带看作业指南】一、制度概况1、目的为规范员工在给客户提供带看服务过程中的作业细节，提高带看质量与工作效率，提高对客户服务方面的周到性、细致性、专业性以及优质性，特制定本指南。
2、适用范围北京链家房地产经纪有限公司各门店。
3、内容北京链家地产带看作业指南——北区总监梁红丽撰写1、带看的流程：带看前的准备、带看中的注意事项、带看后的分析与总结。
1.1流程制定的依据根据营销过程中带看工作的特点分为带看前、带看中、带看后三个方面的环节。
1.2各项流程基本特征1.2.1带看前的准备: 告知买卖双方该带齐的证件;与客户业主反复确认时间、地点；再次确认详细的物业信息；准备好带看的工具；提前做专业沟通，防止跳单；提前选择确定合适的带看路线等；1.2.2带看中的注意事项：守时；按预定路线带客户带看，带看路途中与客户深入的沟通交流，讲解房屋的特点；看房时间的把握；在房内与同事营造紧张环境，引导买卖双方的思维，促使买方快速下定；防止跳单；1.2.3带看后的分析与总结：带看后为双方答疑，判断买卖双方真实意向；分析带看过程中的失误；继续跟访买卖双方；继续约看；2、带看规范与技巧2.1带看前的准备2.1.1带看前应提醒买方要带好有效证件，明确带看规则及收费标准，在客户认可的前提下，方可进行带看；2.1.2向买方真实介绍房源信息以及卖方的基本情况，不可有夸大及隐瞒情况；2.1.3与卖方或房源方经纪人再次确认将要带看房屋目前的各项状态，详细了解房主的具体情况；2.1.4与卖方沟通，约定带看时间，并将买方情况向卖方作简单介绍；2.1.5提醒卖方作好事前准备，包括通风、卫生、物品合理摆放、光线等方面的准备，指导卖方营造良好的气氛,便于引发买方的好感,积极配合我方带看工作；2.1.6提醒卖方关于出售房屋的手续各项备件并应准备齐全，如果买方有意向，可以顺利进行签约；2.1.7再次与卖方确认房屋的具体物业地址、出售价格、面积，以免信息有出入，造成客户的不信任；2.1.8与买方约定具体时间，详细地点。
链家地产 经纪人运营部绩效方案及升降级制度P8
运营绩效及升降级制度2010年7月1日实施一、业务体职务体系各职级内晋升二、经纪人绩效1、 工资构成:工资=基本工资＋提成 (1）基本工资：见习经纪人：1000元/月 经 纪 人：1200元/月 资深经纪人：1500元/月 基本工资＝底薪＋综合补贴 其中：底薪:见习经纪人800元，经纪人1000元，资深经纪人1300元 综合补贴：200元（含交通补贴50元、通讯补贴50元，餐补100元）（2）提成:备注：租赁每3单增加1％提点，如有累单，当事人当月业绩全部充公。
2、新入职经纪人注意事项：① 新人下店第一个月目标7折，第二个月目标8折，第三个月恢复正常. 3、经纪人升降级:管理路线 专业路线 一、经纪人三、店经理 二、带训师 带训师营业主任四、区经理 五、运营经理●带训师a、带训规则1）带训师采取个人申请和店面指定相结合的选拔方式2）经纪人（含）以上可申请为带训师，申请采取书面形式，经店经理、区经理、运营经理签批，运营秘书登记后向人力资源部报备（填写带训师、业务营业主任申报表，运营经理签字），运营秘书计算带训绩效，人力资源部负责审核。
3）带训师可带训人数限1名,人员为新入职员工(含入职一直未转正员工，曾经转正过，后降为见习的不计在内）4）带训终止：至小组成员晋升到和带训师同等级别,带训终止b、带训师待遇1）薪资不变，同原岗位2)带训津贴：如转正经纪人转带训师，带训小组成员业绩达成率在80％以上，带训期间月度奖3)带训期间个人业绩连续3个月平均低于80％,不再担任带训师●带训师的晋升－业务主任a、晋升规则：1)资深经纪人2）成功带训2人次以上（同一个人2次晋升可以计2人次）3）有良好的品质和较强的责任心，具备团队合作意识、，并有晋升意愿4）通过晋升考试（80分合格）b、业务主任待遇1）薪资不变，同原岗位1）业务主任带团人数不得超过店面员工数（不含店经理)的一半2)连续三个月组团（不含业务主任）业绩平均低于80％或连续三个月个人平均业绩低于80%，降为带训师.●每店业务主任、带训师人数原则上不超过2名，特殊情况需向运营经理报批。
【最新推荐】房产中介收入汇总表-word范文 (4页)
本文部分内容来自网络整理，本司不为其真实性负责，如有异议或侵权请及时联系，本司将立即删除！== 本文为word格式，下载后可方便编辑和修改！ ==房产中介收入汇总表篇一：一般企业收入明细表一般企业收入明细表本表适用于据实申报的非金融行业非居民纳税人填报。
纳税人应根据国家统一会计制度的规定，填报“主营业务收入”、“其他业务收入”和“营业外收入”。
1. 第1行“营业收入”：根据主营业务收入、其他业务收入的数额计算填报。
2. 第2行“主营业务收入”：根据不同行业的业务性质分别填报纳税人核算的主营业务收入。
3. 第3行“销售商品收入”：填报从事工业制造、商品流通、农业生产以及其他商品销售的纳税人取得的主营业务收入。
4. 第4行“其中：非货币性资产交换收(来自: : 房产中介收入汇总表 )入”：填报纳税人发生的非货币性资产交换按照国家统一会计制度应确认的主营业务收入。
5. 第5行“提供劳务收入”：填报纳税人从事建筑安装、修理修配、交通运输、仓储租赁、邮电通信、咨询经纪、文化体育、科学研究、技术服务、教育培训、餐饮住宿、中介代理、卫生保健、社区服务、旅游、娱乐、加工以及其他劳务活动取得的主营业务收入。
6. 第6行“建造合同收入”：填报纳税人建造房屋、道路、桥梁、水坝等建筑物，以及生产船舶、飞机、大型机械设备等取得的主营业务收入。
7. 第7行“让渡资产使用权收入”：填报纳税人在主营业务收入核算的，让渡无形资产使用权而取得的使用费收入以及出租固定资产、无形资产、投资性房地产取得的租金收入。
8. 第8行“其他”：填报纳税人按照国家统一会计制度核算、上述未列举的其他主营业务收入。
9. 第9行：“其他业务收入”：填报根据不同行业的业务性质分别填报纳税人核算的其他业务收入。
10. 第10行“销售材料收入”：填报纳税人销售材料、下脚料、废料、废旧物资等取得的收入。
11. 第11行“其中：非货币性资产交换收入”：填报纳税人发生的非货币性资产交换按照国家统一会计制度应确认的其他业务收入。
广州市房地产中介服务业企业经营情况表
表
号 ： 穗 统 投 （ 中 ） [2000] 01 表
制 表 机 关： 广 州 市 统 计 局
广州市国土资源和房屋管理局
文
号： 穗 统 制 [ 2 0 0 0 ] 24 号
指标名称
代码 计量单位
资本金合计
01
万元
年末资产合计
02
万元
其中：流动资产合计
03
万元
广州市房地产中介服务业企业经营情况表
A01 企业（单位）名称（盖章）：
A02 组织机构代码□□□□□□□□-□
统计 2005 年经营情况
A03 企业（单位）资质证编码：
A04 统计登记证编码□□-□□□□□□
表
号：穗 统 投（中）[2000] 01 表
制 表 机 关：广 州 市 统 计 局
广州市国土资源和房屋管理局
（二）广州市房地产中介服务业企业财务状况表指标解释
1、资本金：指中介服务机构在工商行政管理部门登记的注册资本金合计，资本金的本年实际数应根据会计“资产负债表”中“补充资料”项填列。或者根据中介服务机 构在工商行政管理部门的注册资本金登记数。以及会计师事务所出具的验资报告中的数据填列。当增加或减少注册资本金时，应按资本金变更登记后的数字填列。 2、年末资产合计：指中介服务机构拥有或控制的全部资产，包括流动资产合计、长期投资、固定资产合计、无形及递延资产合计、其他资产。该指标根据“资产负债表” 中“资产合计”项的期末数填列。 3、流动资产合计：指中介服务机构可以在一年内或者超过一年的一个经营周期内变现或者耗用的资产合计，包括现金及各种存款、短期投资、应收及预付款项、存货等。 该指标根据会计“资产负债表”中“流动资产合计”项的期末数填列。 4、固定资产合计：指中介服务机构固定资产净值、固定资产清理、在建工程、待处理固定资产净损失所占用的资金合计。该指标根据会计“资产负债表”中“固定资产 合计”项的期末数填列。 5、年末固定资产原值：指中介服务机构建造、购置、安装、改建、扩建、技术改造某项固定资产时所支出的全部货币总额，该指标根据会计“资产负债表”中“固定资 产原值“项的期末数填列。
在链家实习总结精华
在链家实习总结精华（经典版）编制人：__________________审核人：__________________审批人：__________________编制单位：__________________编制时间：____年____月____日序言下载提示：该文档是本店铺精心编制而成的，希望大家下载后，能够帮助大家解决实际问题。
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房地产中介公司经营分析模板
实际赔付套数占赔
付限时总量的比例
应赔付金额
实际赔付金额
实际赔付率
占压资金总额
预警期设置
预警期内库存量
预警期内房源占压
资金
失效率
无赔付限时
3
限 分 面积（平米） 价格
时类
房 源占
比
赔 付分
需求面积
需求价格
限类
时
房占
源比
限时业务资源结构分析
区域
房龄
需求区域 需求房龄
户型 需求户型
楼层
产权性 质
需求楼层
c) 成交情况（租赁）
租赁成交资源结构分析
分 面积（平米） 成类 交占
价格
区域
比
d）根据历史成交和客户需求情况对获得资源匹配程度进行评价
5
Ⅲ、前期安排任务完成情况汇报
Ⅳ、业务体系负责人从公司层面对产品、人均努力程度、资源等层面进行经营分 析
指标
发现问题 分析原因
经营诊断及策略制定
产品
资源 质量
人员 质量
平均中介费
租赁
成交套数 收入
收入 占比
平均中介费
贷款
成交套数 收入
收入 占比
平均中介费
评估
各项业务开展情况
业务名称
成交套数 收入
收入 占比
细项 平均中介费
代理
成交套数 收入
收入 占比
平均中介费
全包过户 成交套数 收入
收入 占比
平均中介费
更名
成交套数 收入
收入 占比
平均中介费
装修分成
2
中介费收取比例 中介费收取比例 中介费收取比例 中介费收取比例 中介费收取比例
链家数据报告
链家数据报告摘要：近年来，房地产市场变化迅速，人们对房地产市场的关注度不断增加。
作为中国独有的互联网房地产品牌，链家依托自身在行业内的卓越实力，联合业内知名机构，推出了一系列内容丰富、数据全面的数据报告。
本篇文章即是对链家数据报告的详细介绍以及分析。
正文：链家数据报告是一个数据研究、数据应用、与业界开放共建的平台，通过大量、深入的数据收集与研究，从内部运营数据、行业趋势等多维度出发，提供具有领先行业的数据分析。
链家数据报告提供了全国、地区、城市房价、土地及二手房市场分析、房屋租赁市场行情分析、人口流动趋势以及居民消费收入等数据统计研究，覆盖了大部分关于房地产市场的信息数据。
其发布周期为一季度一次，全年共四次。
每次发布，都会引起广泛的关注和热议。
链家数据报告的特点在于其数据来源的可靠性和统计方法的准确性。
数据来源丰富，包括但不限于链家房屋成交数据、调研机构数据、政府部门数据等。
数据收集方法科学，评估指标严谨，并通过多种手段进行多维度分析、横向比较、纵向对比，从而保证了数据的完整、准确性。
链家数据报告主要面向的受众是房地产领域的从业人员，投资者，以及其他关心和关注房地产市场的人群。
对于从事房地产行业的从业者来说，链家数据报告提供了大量的市场情报，包括竞争对手数据、政府相关规划法规等信息，帮助从业人员实现更好的市场洞察与商业决策。
对于投资者来说，链家数据报告通过多维度的研究以及整合市场数据，提供投资决策的参考，帮助投资者更好地把握市场机会。
作为中国互联网房地产品牌的代表，链家数据报告一直在促进业界的创新与发展。
通过与其他行业知名机构的合作、及时发布最新的房地产市场数据，链家数据报告在提供市场洞察和指导方面发挥了重要的作用。
此外，链家数据报告还为业界领先机构和学术领域提供有力的数据支撑，推动中国房地产市场的进一步发展。
结论：正如本文所述，链家数据报告是一份具有广泛影响力和权威性的房地产市场数据报告。
通过链家数据报告，我们能够全面了解房地产市场的情况，并从中找到商业机会和投资机会。
每日业绩统计表模板
每日业绩统计表模板
以下是一个简单的每日业绩统计表模板，可用于追踪每日业务绩效。
你可以根据你的业务需求进行调整和修改。
2
说明：
1.日期：每日业绩统计的日期。
2.销售额：当日总销售额。
3.销售数量：当日总销售产品或服务的数量。
4.净利润：当日的净利润，即销售收入减去成本。
5.平均交易价：每笔交易的平均销售价格。
6.退款金额：当日发生的退款总金额。
7.新客户数：新增客户的数量。
8.客单价：每位客户的平均交易金额。
你可以根据实际需要添加或删除列，以适应你业务的具体情况。
此外，如果有其他关键业绩指标，也可以将其纳入表格中。
保持每日业绩统计的准确性和及时性对于业务运营和决策非常重要。
链家公司解读报告2020年06月
公司解读报告
公司名称：链家
生成时间：2020.06.08
声明：
1、本报告仅供客户作为商业决策的参考资料，数据来自
公开渠道。
客户在做商业决策时、仅供参考，IT桔子并
不承担客户决策所可能带来的商业风险。
2、未经IT桔子书面同意，本报告不得以任何形式全部
或部分提供给第三方，或者在公开渠道进行传播。
IT桔子是关注互联网新经济行业的投融资数据库和商业信息服务提供商，数据服务包括公司、创业者、细分领域、投资机构、投资者、投资事件、新闻、产品等。
产品服务包括但不限于：IT桔子网站和APP、API 数据服务、IT桔子智讯投资管理系统、线下活动、数据和信息服务等。
链家地产日常工作表格使用指南P36(PPT36页)
课程整体满意度
带班班主任 ——
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7/37
大区实施数据表
新人、租赁、衔接1、衔接2讲师表现填写标准
SE新经纪人2011XXX-X期在XXX培训的数据
培训详细情况
序 号
讲师姓名
授课课程
1
《公司简介》
2
《企业文化》《房地产行业发展》
3
《房地产的基础知识》《业务流程》
4
《店面接待》《网络端口》《社区开发》
5
《基本法》《经纪人的一天》
6
注意：1、命名时日期以培训的第一天为准 2、数据的填写字体为微软雅黑10号
11/37
签到表
签到表的填写标准
1、表头XX区为培训的大区，XX培训指新人、租赁、衔接1、衔接2的培训，第XX期 指开班的期数；括号内的为开班的日期，以本期培训开始的第一天为准（如学院区新 人培训第12期学员名单（2011年5月31日）
非经费类办 纸本类
公用品
培训用品
A4复印纸 5#电池
包
5
节
其他
工字丁
盒
1
23/37
办公用品申请表
办公用品申请表填写标准
部门
经费类办 公用品 序号
培训中心 品名
人数 规格
1人
4.60
单位
数量
参考单价
(新)链家地产 门店工作清查日报表
0
0
0
7 1 1
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7 1 1
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1
26
当日门店汇总： 裴进红 赵永波 于少坤 闫岩
0
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2 1 1 2 1
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2 1 1 2 1
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2 3
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0 1
0
0 1
0
18
当日门店汇总： 裴进红 赵永波
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8 2 2
0
8 2 2
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3 2 1
0
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1
0
于少坤 闫岩
1 1
1 1
1 1
19
当日门店汇总：
0 裴进红 赵永波 于少坤 休息 闫岩
0
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6 2 1 1
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零售业数据分析与运营作业指导书
零售业数据分析与运营作业指导书第1章零售数据分析基础 (3)1.1 数据收集与整理 (3)1.1.1 数据来源 (4)1.1.2 数据收集方法 (4)1.1.3 数据整理 (4)1.2 数据预处理 (4)1.2.1 数据摸索 (4)1.2.2 异常值处理 (4)1.2.3 数据转换 (4)1.2.4 特征工程 (4)1.3 数据分析方法概述 (5)1.3.1 描述性分析 (5)1.3.2 摸索性分析 (5)1.3.3 因果关系分析 (5)1.3.4 预测分析 (5)1.3.5 优化分析 (5)第2章零售市场概况分析 (5)2.1 市场规模与增长趋势 (5)2.1.1 市场规模概述 (5)2.1.2 增长趋势分析 (5)2.2 竞争态势分析 (6)2.2.1 竞争格局概述 (6)2.2.2 竞争态势分析 (6)2.3 消费者行为分析 (6)2.3.1 消费者需求变化 (6)2.3.2 消费者购物渠道选择 (6)2.3.3 消费者购物决策因素 (6)第3章商品品类管理 (7)3.1 品类结构优化 (7)3.1.1 品类角色定义 (7)3.1.2 品类宽度与深度的调整 (7)3.1.3 品类价格带管理 (7)3.2 品类绩效评估 (7)3.2.1 销售数据分析 (7)3.2.2 利润贡献分析 (7)3.2.3 库存周转分析 (7)3.3 品类策略制定 (7)3.3.1 品类发展目标 (7)3.3.2 品类营销策略 (8)3.3.3 供应商管理 (8)3.3.4 商品陈列与布局优化 (8)第4章供应链数据分析 (8)4.1 供应商绩效评估 (8)4.1.1 评估指标 (8)4.1.2 数据收集与分析 (8)4.1.3 评估结果应用 (8)4.2 库存分析与优化 (8)4.2.1 库存分析方法 (8)4.2.2 库存优化策略 (8)4.2.3 供应链协同 (9)4.3 物流成本分析 (9)4.3.1 物流成本构成 (9)4.3.2 物流成本分析方法 (9)4.3.3 成本控制策略 (9)4.3.4 持续改进 (9)第5章销售数据分析 (9)5.1 销售趋势分析 (9)5.1.1 时间序列分析 (9)5.1.2 商品类别分析 (9)5.1.3 区域市场分析 (9)5.2 促销活动分析 (9)5.2.1 促销活动效果评估 (9)5.2.2 促销活动类型分析 (10)5.2.3 促销活动优化策略 (10)5.3 销售预测与库存管理 (10)5.3.1 销售预测方法 (10)5.3.2 销售预测模型构建 (10)5.3.3 库存管理策略 (10)5.3.4 风险预警机制 (10)第6章客户关系管理 (10)6.1 客户细分与价值分析 (10)6.1.1 客户细分原则 (10)6.1.2 客户价值分析 (11)6.2 客户满意度调查与分析 (11)6.2.1 调查方法 (11)6.2.2 调查数据分析 (11)6.3 客户忠诚度提升策略 (11)6.3.1 增强客户满意度 (11)6.3.2 建立客户关系 (11)6.3.3 激发客户忠诚度 (12)6.3.4 持续优化策略 (12)第7章门店运营数据分析 (12)7.1 门店布局优化 (12)7.1.1 门店布局现状分析 (12)7.1.2 门店布局优化策略 (12)7.1.3 优化效果评估 (12)7.2 门店销售绩效评估 (12)7.2.1 销售数据分析 (12)7.2.2 销售绩效评估指标 (13)7.2.3 门店销售提升策略 (13)7.3 门店客流分析 (13)7.3.1 客流现状分析 (13)7.3.2 客流影响因素 (13)7.3.3 客流提升策略 (13)第8章价格策略分析 (13)8.1 价格弹性分析 (13)8.2 竞争对手价格监测 (14)8.3 价格策略制定与优化 (14)第9章互联网零售数据分析 (14)9.1 网络流量分析 (14)9.1.1 流量来源分析 (15)9.1.2 流量质量分析 (15)9.1.3 流量趋势分析 (15)9.2 用户行为分析 (15)9.2.1 用户行为数据收集 (15)9.2.2 用户行为分析指标 (15)9.2.3 用户群体分析 (15)9.2.4 用户路径分析 (15)9.3 网络营销策略优化 (15)9.3.1 优化广告投放 (15)9.3.2 优化商品推荐 (15)9.3.3 优化活动策划 (15)9.3.4 优化用户体验 (16)9.3.5 优化售后服务 (16)第10章零售业数据可视化与报告 (16)10.1 数据可视化方法与工具 (16)10.1.1 常见数据可视化方法 (16)10.1.2 常用数据可视化工具 (16)10.2 数据报告撰写技巧 (16)10.2.1 报告结构 (17)10.2.2 报告撰写要点 (17)10.3 数据驱动决策与运营优化案例分享 (17)第1章零售数据分析基础1.1 数据收集与整理在零售业数据分析过程中，数据收集与整理是的第一步。
爬虫系列之链家的信息爬取及数据分析
爬⾍系列之链家的信息爬取及数据分析关于链家的数据爬取和分析已经实现1.房屋数据爬取并下载2.房屋按区域分析3.房屋按经纪⼈分析4.前⼗经纪⼈5.经纪⼈最有可能的位置分析6.实现以地区划分房屋⽬前存在的问题:1.多线程下载的时候会出现个别⽂件不继续写⼊了（已经解决）2.未考虑经纪⼈重名问题3.查询中发现不是每次都能 get 到 url 的数据，具体原因可能跟header有关，或者⽹站反扒（已经解决，⼿机端的header有时候访问pc端会出现None的情况）4.守护线程那⾥应该出问题了，如果有⽂件储存完成，其他就不运⾏了（已经解决，多线程下还要有主程序运⾏，否则会出现问题）5.json.dumps(dict)⽅法取出的字符串类型，⼆进制的，decode不好⽤，怎么解决（已经解决json.dumps(content, ensure_ascii=False)保持原有的编码）1# -*- coding: utf-8 -*-2# @Time :2018/5/1 23:393# @Author : ELEVEN4# @File : _链家_数据分析_修改.py5# @Software: PyCharm67import time8from lxml import etree9from urllib import request10import threading11import os12import json13import random1415'''16已经实现171.房屋数据爬取并下载182.房屋按区域分析193.房屋按经纪⼈分析204.前⼗经纪⼈215.经纪⼈最有可能的位置分析226.实现以地区划分房屋23⽬前存在的问题:241.多线程下载的时候会出现个别⽂件不继续写⼊了（已经解决）252.未考虑经纪⼈重名问题263.查询中发现不是每次都能 get 到 url 的数据，具体原因可能跟header有关，或者⽹站反扒（已经解决，⼿机端的header有时候访问pc端会出现None的情况） 274.守护线程那⾥应该出问题了，如果有⽂件储存完成，其他就不运⾏了（已经解决，多线程下还要有主程序运⾏，否则会出现问题）285.json.dumps(dict)⽅法取出的字符串类型，⼆进制的，decode不好⽤，怎么解决29（已经解决json.dumps(content, ensure_ascii=False)保持原有的编码）303132'''33# 获取能够 xpath 匹配的 HTML 匹配对象34def get_html(url):35 time.sleep(1)36 header = {37'Referer':'https:///zufang/',38'User-Agent':'Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64; rv:61.0) Gecko/20100101 Firefox/61.0'39 }40 req = request.Request(url, headers = header)41# 请求42 response = request.urlopen(req)43 result = response.read().decode()44# 构建 HTML 匹配对象45 html = etree.HTML(result)46return html47# 主程序48def main(p, url):49# 加锁，写⼊本条数据后指针才会进⾏跳转50 lock = threading.Lock()51# 获取 get_html() 函数返回的 HTML 匹配对象52 html = get_html(url)53# 进⾏ xpath 初步匹配54 house_list = html.xpath('//ul[@id="house-lst"]/li/div[@class = "info-panel"]')55 threading_list = []56# 遍历得到的匹配列表57for index, house in enumerate(house_list):58 content, house_address, house_dict ,broker_name = get_info(p,index, house)59print('正在保存第 %d 页第 %s 条数据......' % (p, index+1))60 lock.acquire()61# save_info(p, str(index+1) + ' ' + content + '\n')62 get_class_data(house_address, house_dict, broker_name)63 t2 = threading.Thread(target=save_info, args=(p, str(index+1) + '' + content + '\n'))64 t3 = threading.Thread(target=get_class_data, args=(house_address, house_dict, broker_name))65 t2.setDaemon(True) # 这个好像没有⽤，等⽼师帮助解答66 t2.start()67 t3.start()68 threading_list.append(t2)69 threading_list.append(t3)70 lock.release()71for t in threading_list:72 t.join()73# 这⾥必须的写，这个错误得记住，必须要有主进程，所有线程才会都运⾏74print('我是守护线程')75# 获取分类数据，⽅便数据分析76def get_class_data(house_address, house_dict, broker_name):77# 按区域划分78if house_address in address_class:79 address_class[house_address]['num'] += 180 address_class[house_address]['house'].append(house_dict)81else:82 address_class[house_address] = {'num': 0, 'house': []}83 address_class[house_address]['num'] += 184 address_class[house_address]['house'].append(house_dict)85# 按经纪⼈划分86if broker_name in broker_class:87 broker_class[broker_name]['num'] += 188 broker_class[broker_name]['house'].append(house_dict)89else:90 broker_class[broker_name] = {'num': 0, 'house': []}91 broker_class[broker_name]['num'] += 192 broker_class[broker_name]['house'].append(house_dict)93# 获取房产信息94def get_info(p,index, house):95 house_url = house.xpath('h2/a/@href')[0]96 house_html = get_html(house_url)97 broker_name = house_html.xpath(98'//div[@class="brokerInfo"]/div[@class="brokerInfoText"]/div[@class="brokerName"]/a/text()')99 broker_phone = house_html.xpath('//div[@class="phone"]/text()')100if broker_name != []:101 broker_name = broker_name[0]102 broker_phone = str(broker_phone[0].strip()) + '转' + str(broker_phone[1].strip())103else:104 broker_name = '暂⽆相关经纪⼈！'105 broker_phone = '请直接联系客服 10109666'106 house_name = house.xpath('h2/a/text()')[0]107 house_style = house.xpath('div[@class="col-1"]/div[@class="where"]/span[@class="zone"]/span/text()')[0]108 house_size = house.xpath('div[@class="col-1"]/div[@class="where"]/span[@class="meters"]/text()')[0].strip()109 house_address = house.xpath('div[@class="col-1"]/div[@class="other"]/div[@class="con"]/a/text()')[0]110 house_price = house.xpath('div[@class="col-3"]/div[@class="price"]/span/text()')[0]111 house_dict = {112'house_name': house_name,113'style': house_style.strip(),114'size': house_size,115'address': house_address,116'price': house_price,117'broker_name': broker_name,118'broker_phone': broker_phone119 }120 content = "名字：%(house_name)s 样式：%(style)s ⼤⼩：%(size)s 地址：%(address)s " \121"价格：%(price)s 经纪⼈：%(broker_name)s 联系电话：%(broker_phone)s " % house_dict122# 构建字典类型 {‘house_name’:{'num':13, 'house':[house_dict]}}123print(p, index+1, content)124return content,house_address,house_dict,broker_name125# 保存⽂件126def save_info(p, content):127 with open('%s/%s.txt' % ('链家房产信息', str(p)), 'a', encoding='utf-8') as f:128 f.write(content)129# 随机消息头, 这⾥修改后再⽤，应该是出问题了130# def random_agent():131# header_str = '''Mozilla/5.0 (Macintosh; U; Intel Mac OS X 10_6_8; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) Version/5.1 Safari/534.50#Mozilla/5.0 (Windows; U; Windows NT 6.1; en-us) AppleWebKit/534.50 (KHTML, like Gecko) 132# '''133# header = header_str.split('#')134# return header[random.randint(1, len(header)) - 1]135# 数据分析136def analyze_data():137# 查询信息内房屋总套数138 address_sum = 0139# 区域140for key, value in address_class.items():141print(key, '⼀共', value['num'], '套')142 save_info('房屋分类', key+ '⼀共'+ json.dumps(value['num'])+ '套'+'\n')143# with open('%s/%s.txt' % ('链家房产信息', '房屋分类'), 'a', encoding='utf-8') as f:144# f.write(key+ '⼀共'+ value['num']+ '套')145# 每遍历到⼀个区域房屋总数量变量address_sum 就将这个区域的房屋数量加上146 address_sum += int(value['num'])147# 遍历每个区域房屋信息148for item in value['house']:149print(item)150 save_info('房屋分类', json.dumps(item)+'\n')151# with open('%s/%s.txt' % ('链家房产信息', '房屋分类'), 'a', encoding='utf-8') as f:152# f.write(item)153print('----------------------------------')154print('当前查询房屋⼀共', address_sum, '套')155 save_info('房屋分类', '当前查询房屋⼀共'+ str(address_sum)+ '套')156# 创建字典：键为经纪⼈值为经纪⼈所拥有房屋数量 num157 broker_dict = {}158for key, value in broker_class.items():159# 打印经纪⼈和其所拥有的房屋数量160print(key, '⼀共', value['num'], '套')161 save_info('经纪⼈分类', key+ '⼀共'+ json.dumps(value['num'])+ '套'+'\n')162# 将经纪⼈和房屋数量信息添加到字典中163 broker_dict[key] = value['num']164# 分别打印该经纪⼈下⾯每套房屋的信息165for item in value['house']:166print(item)167 save_info('经纪⼈分类', json.dumps(item) + '\n')168print('----------------------------------')169# 如果存在 '暂⽆相关经纪⼈！'这种情况，那么统计的联系⼈数量需要减⼀170if'暂⽆相关经纪⼈！'in list(broker_class.keys()):171# broker_sum 为经纪⼈数量总数172 broker_sum = int(len(broker_class)) - 1173print(broker_sum)174# broker_house 为经纪⼈拥有房屋总套数175 broker_house = address_sum - int(broker_class['暂⽆相关经纪⼈！']['num'])176del broker_dict['暂⽆相关经纪⼈！']177else:178 broker_sum = len(broker_class)179 broker_house = address_sum180print(broker_dict)181# 整理出不含有 '暂⽆相关经纪⼈！' 的字典，⽅便下⾯进⾏数据分析182# if broker_dict['暂⽆相关经纪⼈！']:183# del broker_dict['暂⽆相关经纪⼈！']184185print('当前查询经纪⼈共有', broker_sum, '⼈')186print('当前查询有经纪⼈的房屋', broker_house, '套')187# 存储前⼗名的列表188 max_list = []189print('排序得到前⼗的经纪⼈')190for i in range(10):191# 取出⼿⾥拥有房⼦最多的经纪⼈192 max_num = max(zip(broker_dict.values(), broker_dict.keys()))193# 将房⼦最多的联系⼈添加到前⼗的列表中194 max_list.append(max_num)195# 打印，第⼏名，是谁196print('第 %d 名' % (i + 1), max_num)197 save_info('排名', '第 %d 名' % (i + 1)+'姓名： '+ max_num[1]+''+str(max_num[0])+'套'+'\n')198# 已经被取出的经纪⼈，从列表中删除掉，以免影响下⼀次筛选199del broker_dict[max_num[1]]200# 创建存储经纪⼈位置的字典，201 broker_postion = {}202# 对经纪⼈⼿中的房⼦按照区域划分，并且存⼊字典中，统计各区域拥有房屋数量203# 房屋最多的区域就是经纪⼈最有可能在的位置204for dict in broker_class[max_num[1]]['house']:205# 如果此区域存在字典中，那么相应的区域数量 num + 1206# 如果不存在，那么将这个区域添加到字典中，数量 num + 1207if dict['address'] in broker_postion:208 broker_postion[dict['address']]['num'] += 1209else:210 broker_postion[dict['address']] = {'num': 0}211 broker_postion[dict['address']]['num'] += 1212# 取出经纪⼈按找区域分类的字典中，数量num最⼤的那个区域元组213 postion = max(zip(broker_postion.values(), broker_postion.keys()))214print('最可能在的位置', postion[1])215 save_info('排名', '最可能在的位置'+ postion[1]+'\n')216# 此经纪⼈数据分析已经结束，字典清空释放掉，⽅便下次其他经纪⼈使⽤217 broker_postion.clear()218# print('排序得到前⼗的经纪⼈')219# print(max_list)220221222if__name__ == "__main__":223# 以地址划分，创建以 address 为键字典224 address_class = {}225# 以经纪⼈划分，创建以 broker 为键字典226 broker_class = {}227# 加锁228 lock = threading.Lock()229# 运⾏初始提⽰230print(' -------------可供选择的区域--------------\n东城西城朝阳海淀丰台⽯景⼭通州昌平⼤兴顺义\n亦庄开发区房⼭门头沟平⾕怀柔密云延庆燕郊⾹河') 231 option = input('请输⼊相应区域的拼⾳，默认视为选择全部：')232 page = int(input('请输⼊要获取的页数：'))233# 创建⽂件夹234if not os.path.exists('链家房产信息'):235 os.mkdir('链家房产信息')236# 多线程列表237 thread_list = []238for p in range(1, page+1):239if p == 1:240 url = 'https:///zufang/%s/' % option241else:242 url = 'https:///zufang/%s/pg%d/' % (option, p)243print('----------开始打印第 %d 页信息----------' % p)244 lock.acquire()245 t1 = threading.Thread(target=main, args=(p,url))246# 设置守护线程247 t1.setDaemon(True)248 t1.start()249 thread_list.append(t1)250 lock.release()251print('----------打印第 %d 页信息结束----------' % p)252for t1 in thread_list:253 t1.join()254# 执⾏数据分析255 analyze_data()代码还有很⼤的优化空间，python 是艺术品，需要慢慢的精雕细刻，在努⼒的路上！。
运营情况统计表excel模板
运营情况统计表excel模板全文共四篇示例，供读者参考第一篇示例：运营情况统计表是企业运营管理中非常重要的工具之一，它能够帮助企业及时了解自身的运营状况，发现问题并及时作出调整。
运营情况统计表通常包括各个方面的数据，如销售额、成本、利润、库存、客户反馈等，通过对这些数据的统计分析，企业可以更好地制定战略和决策。
为了更方便地记录和分析运营情况，许多企业会利用Excel等办公软件制作运营情况统计表。
下面，我们将介绍一份关于运营情况统计表的Excel模板，帮助企业更好地进行运营数据管理。
在Excel中创建一个新的工作表，按照以下内容设计运营情况统计表：1. 表头：在表格的第一行，填写表头，如“日期”, “销售额”, “成本”, “利润”, “库存”, “客户反馈”等字段。
2. 数据输入：在接下来的几行中，逐行输入运营数据，将每条数据对应的不同字段填写在相应的列中。
3. 数据计算：利用Excel中的公式功能，可以对运营数据进行计算和统计。
可以利用SUM函数计算销售额、成本和利润的总和；利用AVERAGE函数计算平均值；利用MAX和MIN函数计算最大值和最小值等。
4. 图表展示：在Excel中，可以根据统计表中的数据制作各种图表，如折线图、柱状图、饼图等，通过图表展示更直观地了解运营情况。
5. 数据筛选：利用Excel中的筛选功能，可以根据不同的条件筛选出符合要求的数据，帮助企业更好地分析和管理运营情况。
通过以上设计，企业可以利用这份Excel模板快速记录和分析运营数据，了解企业的运营情况，发现问题并及时作出调整。
企业也可以根据自身的需求对模板进行二次定制，添加更多字段和功能，使其更贴合企业实际的运营情况。
一份好的运营情况统计表Excel模板能够帮助企业更好地管理和优化运营数据，为企业的发展提供有力支持。
希望以上介绍能够对您有所帮助，祝您的企业运营顺利！第二篇示例：在运营管理中，数据统计是至关重要的一环。
链家运营数据统计报表作业
运营数据统计作业指南一、作业的意义为了更好的让使用者认识基础数据库和报表的区别、为运营提供便捷实用的操作方法，提高工作效率和工作质量，特制定本作业指南。
二、作业的种类此种作业又可以分为两大类别，基础数据库和报表。
基础数据库分：人员数据库、资源数据库和成交数据库；报表分：日报表、周报表（包括业绩报表）、月报表。
1、分类依据按照统计数据来源、提交频率和格式分为基础数据库和报表。
按照内容把基础数据库分为人员数据库、资源数据库和成交数据库；按照提交频率把报表分为日报表、周报表和月报表。
2、每类介绍（1）基础数据库A．人员数据库包含入离职人员信息、在职人员信息、人员级别、人员个人资料、人员家庭状况。
B．资源数据库包含带看量、租赁买卖房源客户录入量、店经理带看量、代理独家全程房屋情况及出房统计。
C．成交数据库包含租赁买卖成交时间、成交区域店面和经纪人、成交业绩、成交房屋情况、成交业主客户信息、成交周期。
（2）报表A．日报表包含每日资源录入量、成交单数、成交业绩和待签业绩。
B．周报表包含每周资源录入量、成交单数、成交业绩、待签业绩和租赁人数、买卖人数、综合人数。
C．月报表包含每月成交单数、成交业绩、成交买卖平均单业绩、成交租赁平均单业绩、成交买卖平均单总价、成交买卖平均单面积、成交买卖费率、成交租赁平均单业绩、低于3万组数量、零业绩经纪人数量、各级别经纪人数量、租赁经纪人数量、买卖经纪人数量、综合经纪人数量、成交周期、店经理离职率、经纪人离职率。
三、作业的方法进行这项作业可以选择的几种常规方法技巧（一）日清日结法（适用于基础数据库的各类别数据库）例：基础数据库中的人员数据库步骤：1、第一次建立时根据上月《人员信息表》把现有人员信息填写完整，不知道的直接问经纪人。
2、以后每来新人都统计下个人资料，区域可根据新人入职的《签到》登记；每次离职人员在交接时做好统计，尤其是离职月和离职日要分开统计，便于筛选每月数据用，这样一张表可以一直填写下去，不用一个月一张表，会筛选就可以了。
链家网运营方案
链家网运营方案一、背景分析如今，随着互联网的迅猛发展，房地产行业也不断向互联网化、智能化方向发展，而链家网作为国内领先的房地产服务平台，已成为许多用户购房、租房及房产交易的首选平台。
然而，随着市场竞争的加剧，链家网面临着市场份额下降、用户体验不佳、竞争对手崛起等问题，因此需要制定全新的运营方案，以应对市场的挑战。
二、运营目标1.增加市场份额：通过提升品牌知名度、优化用户体验等措施，提高链家网的市场份额，稳定领先地位。
2.提升用户体验：加强平台的用户体验，提高用户忠诚度和留存率。
3.拓展业务范围：通过拓展新业务领域，增加收入来源，推动企业的全方位发展。
4.降低用户成本：通过技术手段和创新模式，降低用户获取成本，提高用户生命周期价值。
三、运营策略1.品牌推广（1）线上推广：加大线上广告投放，通过搜索引擎、社交媒体平台等渠道，提高品牌曝光率。
（2）线下推广：加强线下市场推广，开展品牌活动，提高品牌知名度，增加用户粘性。
2.优化用户体验（1）产品升级：优化链家网的产品设计和功能体验，提高用户便利性和满意度。
（2）客户服务：建立完善的客户服务体系，解决用户在使用过程中的问题，提高用户体验。
3.业务拓展（1）增值服务：推出更多的增值服务，如房屋装修、家居设计等，提高用户体验，增加收入来源。
（2）拓展新业务：在房地产领域之外，拓展新的业务领域，如金融、旅游等，增加收入来源。
4.技术创新（1）智能化平台：加强人工智能技术在平台中的应用，提高平台的智能化水平，提升用户体验。
（2）数据分析：通过大数据分析用户行为、需求等，调整运营策略，提高运营效率。
5.合作联盟（1）战略合作：与其他房地产相关企业进行战略合作，共同推进行业发展，促进共赢。
（2）生态联盟：与其他行业的企业进行合作，形成生态联盟，实现资源共享，提高综合实力。
4PS营销深入分析一、产品(Product)产品是任何企业的灵魂，产品要求来自市场，过去链家一直在房地产行业占有一席之地。
链家地产 经纪人周报表
注：每位经纪人每周必须完成5套房源,2个客户,贴条加派单350条,挂网300条,带看5次
经纪人： 星期一
星期二
星期三
星期四
日期：2006 年 月 第 周
星期五
星期六
星期日
客户服务项目
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பைடு நூலகம்
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1.商圈调查 2.陌生拜访 3.派报 4.贴条 5.挂网 6.当日客户数 7.当日房源数 8.自己单独看房 9.签订独家委托 10.带看 11.门店约谈 12.签订意向书 13.签订合同 14.物业交接 15.所属房源回访 16.售后服务 17.办理贷款过户 18.其他
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运营数据统计作业指南
一、作业的意义
为了更好的让使用者认识基础数据库和报表的区别、为运营提供便捷实用的操作方法，提高工作效率和工作质量，特制定本作业指南。
二、作业的种类
此种作业又可以分为两大类别，基础数据库和报表。
基础数据库分：人员数据库、资源数据库和成交数据库；报表分：日报表、周报表（包括业绩报表）、月报表。
1、分类依据
按照统计数据来源、提交频率和格式分为基础数据库和报表。
按照内容
把基础数据库分为人员数据库、资源数据库和成交数据库；按照提交频
率把报表分为日报表、周报表和月报表。
2、每类介绍
（1）基础数据库
A．人员数据库
包含入离职人员信息、在职人员信息、人员级别、人员个人
资料、人员家庭状况。
B．资源数据库
包含带看量、租赁买卖房源客户录入量、店经理带看量、代
理独家全程房屋情况及出房统计。
C．成交数据库
包含租赁买卖成交时间、成交区域店面和经纪人、成交业绩、
成交房屋情况、成交业主客户信息、成交周期。
（2）报表
A．日报表
包含每日资源录入量、成交单数、成交业绩和待签业绩。
B．周报表
包含每周资源录入量、成交单数、成交业绩、待签业绩和租
赁人数、买卖人数、综合人数。
C．月报表
包含每月成交单数、成交业绩、成交买卖平均单业绩、成交
租赁平均单业绩、成交买卖平均单总价、成交买卖平均单面
积、成交买卖费率、成交租赁平均单业绩、低于3万组数量、
零业绩经纪人数量、各级别经纪人数量、租赁经纪人数量、
买卖经纪人数量、综合经纪人数量、成交周期、店经理离职
率、经纪人离职率。
三、作业的方法
进行这项作业可以选择的几种常规方法技巧
（一）日清日结法（适用于基础数据库的各类别数据库）
例：基础数据库中的人员数据库
步骤：
1、第一次建立时根据上月《人员信息表》把现有人员信息填写完整，
不知道的直接问经纪人。
2、以后每来新人都统计下个人资料，区域可根据新人入职的《签到》
登记；每次离职人员在交接时做好统计，尤其是离职月和离职日要分开
统计，便于筛选每月数据用，这样一张表可以一直填写下去，不用一个
月一张表，会筛选就可以了。
3、对于现有人员级别、调店或其他变化，只需要在项目上直接修改，
然后在状态上写好修改时间就可以，这样的数据就可以是动态的了。
4、基础数据库需要实时填写，指只要人员发生变动就要登记，避免了
统计时候再汇总的麻烦。
（二）分类汇总法（适用于通过基础数据库获得报表需要的数据）例：通过业绩报表统计各店人数和总业绩
步骤：
1、先把店面排序
2、选中要统计区域，选择[数据]—[分类汇总]—如果要看个数就选[计数]，
如果要看总数求和，就选[求和]。
出来内容是看不出店面汇总的，继续
点击左侧的[2]，出来后就是店面的数据。
3、把汇总好的数据先粘贴到记事本上，再从记事本粘贴到EXCEL上（因为直接粘贴在新的excel上是粘贴全部内容的，不是汇总出来的单独内容）
（三）筛选法（适用于通过基础数据库获得报表需要的数据）
例：成交基础数据库
步骤：
1、选择类型中的普租，再用鼠标点中业绩列，右下角就会显示出平均业
绩和总业绩。
2、无论需要什么字段都可以通过上述操作实现数量的统计
四、总结
通过以上作业指南的指导，在实际应用中可以达到统计便捷、准确的效果，除实用该作业指南外还应配合《运营统计管理表格系统》共同使用。