房地产行业数据库
房地产成本指标数据库(二)
房地产成本指标数据库（二）引言概述：房地产成本指标数据库是一个致力于收集、整理和分析房地产行业成本相关数据的数据库。
本文将从优化数据库结构、丰富数据内容、提高数据可靠性、提供数据查询功能和持续更新数据五个大点进行阐述。
正文：1. 优化数据库结构- 设计合理的数据表结构，确保数据的存储和检索效率。
- 使用索引和约束来提高数据查询速度和准确性。
- 制定数据库维护计划，包括备份和恢复策略，以确保数据安全性和系统可靠性。
2. 丰富数据内容- 收集包括房地产建设、装修、运营等环节的成本数据。
- 根据区域、项目规模、建筑类型等维度分类整理数据，以满足不同用户的需求。
- 持续关注房地产行业发展动态，及时更新数据库内容，保持数据的实时性和全面性。
3. 提高数据可靠性- 采用多元验证机制，确保数据的准确性和可靠性。
- 积极开展数据质量评估和校正工作，及时发现和纠正数据异常。
- 与相关权威机构、行业协会进行合作，获取第三方数据验证，提高数据的可信度。
4. 提供数据查询功能- 设计友好的用户界面，便于用户灵活查询和定制数据报表。
- 提供多种查询方式，支持按时间、地区、行业等条件进行数据筛选。
- 提供数据导出和数据分享功能，使用户可以方便地与他人共享数据，支持决策分析和业务处理。
5. 持续更新数据- 建立数据更新机制，定期收集、整理和更新相关数据。
- 与房地产行业专业机构、研究机构和企业建立合作关系，获取最新的行业数据。
- 追踪和分析房地产行业的政策、经济和市场变化，及时更新数据库内容，为用户提供最新的数据支持。
总结：通过优化数据库结构、丰富数据内容、提高数据可靠性、提供数据查询功能和持续更新数据等措施，房地产成本指标数据库（二）将为用户提供准确、全面、实时的房地产成本相关数据，帮助用户进行行业分析、决策支持和业务处理，促进房地产行业的发展。
知名地产行业数据库系统介绍(中指、CRIC、克而瑞等)
数据信息中心依托遍布全国的分析师实地调查和搜房网平台长期跟踪监测，建立了中国历时最长、信息最全的房地产专业数据库，数据涵盖土地、项目、企业、交易、开发、指数、政策、规划等多个层面，收录了近20年来全国、各省及40个大中城市的房地产开发经营数据、近10年来50余个城市的房地产交易数据，以及8万个住宅、7万余宗土地、近1万栋写字楼的600多个指标共5000余万条信息。
土地版·实时监测全国125个城市的最新推出地块信息，自2000年来已收录7万余宗土地，并实现了地块-项目-企业三级信息的互通互查·收录全国各省市最新供地计划及土地预公告信息；可快速统计城市及区域土地市场交易情况，多角度跟踪市场走势；自动生成高级图表，直观反映最新市场特征，并支持随时下载城市版·以城市为单位，收录52个城市的土地招拍挂、交易数据、开发经营、宏观经济、房价指数、政策法规、城市规划，及地块、项目、企业详情等·配备统计分析、复合检索、地图定位、比较中心、排行榜等强大的系统功能，为城市进入、项目选择、市场分析、项目交易监测等提供决策依据·全面收录中国近300家主流房地产开发企业，跟踪各企业在全国的最新储备土地、项目销售情况，立体监测项目进展，辅助用户了解企业城市布局变化、主要业绩来源及投融资模式·整理收录了企业历年的详细财务报表，让用户对企业资产及负债情况、收入及利润、现金流量变化一目了然；同时收录企业报告、企业公告内容及最新投融资动态·收录了近50个重点城市及细分市场的周、月度房地产交易数据，全国、各省及40个大中城市的月、年度开发经营数据，及中国房地产指数系统、国房景气指数等权威房地产指数·收录2000年来全国各城市宏观经济数据，涵盖生产总值、三产结构、固定资产投资、人口状况和人民生活、物价指数等主要经济指标；提供全国及地方性政策法规、城市规划原文·设计了最强大的数据提取功能、最实用的自定义模板，同时能够快速生成图表、轻松下载EXCEl表格，充分满足专业用户庞大的数据处理需求，大量节约办公时间成本中国最大的房地产数据库--CRIC标准版新浪地产2010-4-16 16:27:27提要：CRIC标准版是由中国房产信息集团下属克而瑞(中国)自主研发的、以GIS地理信息系统技术、Intelligent Search智能搜索、OLAP海量数据挖掘技术构建的房地产信息数据库，是中国最大的房地产信息数据库。
赛普房地产数据库
The Integrated Solution 企业信息化整体解决方案 to Informationalization of Enterprises 深刻理解和充分实现企业价值
解决方案图
赛普爱德房地产管理信息系统（I-RMS）结合房地产行业先进的管理思想和模式，利用先进的IT技术，针对房地产行业各个关键性业务提供一体化解决方案。 I-RMS解决方案图有助于您规划和实施一个连贯、完整和全面的解决方案，而且这个解决方案可满足贵公司的需要。利用基于情景的解决方案图，您可以了解 赛普爱德软件如何支持和推进这些业务流程，并了解这些解决方案所能产生的价值。示意图如下：
Product System： 产品体系： 技术平台 & 信息门户
Technique Support Platform & EIP
技术平台（I-SP）
地产企业的核心管理业务模块有很多：协同办公、知识管 理、成本管理、项目运营管理、人力资源、客户关系管 理、财务管理等等，他们可能是由不同软件方提供，如何 能集成所有的核心业务管理软件系统，为地产企业带来统 一的管理平台，规避信息孤岛？赛普爱德软件致力于地产 一体化管理信息系统的开发和地产管理系统的集成，为地 产企业搭建一个一体化的管理信息系统。
-- 有效的对企业经营影响的关键环节进行预警，及时处理，规避经营风险; -- 有效的对企业经营的各项数据相互比对，发现问题处理问题.
09
Cooperative 协同办公系统 Office Automation
开启办公新境界
协同办公系统（I-OA）
I - O A融 合 了 房 地 产 企 业 中 作 为 业 务O A的 管 理 模 型 ， 具 有 强 大 的 房 地 产 企 业 审 批 流 程 控 制 和 计 划 任 务 管 理 的 功 能 ， 有 效 协 助 企 业 跨 区 域 、 多 项 目 、 多分公司的集团化管控。
UFIDANC57房地产行业集团版安装指南
UFIDA NC 5.7 房地产行业集团版安装指南2011 年12 月版权所有(c)1997-2011 用友软件股份有限公司概述本安装说明主要包含以下几部分内容：●安装UFIDA NC 5.7 房地产行业集团版时，对系统软件、硬件配置、数据库的支持与调整的要求。
●如何升级UFIDA NC房地产行业集团版5.6sp（5.6sp或5.6）至5.7版本。
●安装UFIDA NC 5.7 房地产行业集团版时各模块安装升级注意事项--请仔细阅读，以免造成不可挽回的数据错误。
●需要特别注意，升级到UFIDA NC 5.7后要重新申请授权。
1. 简介本文描述如何安装UFIDA NC 房地产行业集团版。
UFIDA NC 房地产行业集团版现在发布的最新版本是5.7。
UFIDA NC 5.7 房地产行业集团版是一个全面基于J2EE技术体系的产品。
它采用完全B/S架构，基于互联网的企业级应用，具有高可靠性、安全性和可扩展性。
其中应用包括：招标管理、网上招投标、项目过程管理、建设管理库、进度管理、营销管理、会员管理、运营管理－基础物业管理、运营管理－商业管理、客户服务。
UFIDA NC 5.7 全面支持商业中间件，我们也推荐客户使用性能更高的，稳定性更好的Websphere 6.1。
1UFIDA NC 5.7 支持多种操作系统。
其中包括Windows2003 server/web server、Windows2008 server(这里包括32位版本，X64位版本）、Linux等操作系统。
新安装UFIDA NC 5.7 房地产行业集团版的一般过程如下：1、确定环境以及相关资源，如网络连接、数据库、数据库补丁、操作系统版本、操作系统补丁等。
2、参考相关环境安装指南，调整系统相关参数和JDK。
3、复制或下载安装包文件，展开安装包文件。
4、安装UAP平台和购买的相关模块。
必须先安装了水平产品及补丁后再安装房地产的产品。
否则只安装水平产品的补丁而没有安装水平产品则可能出现异常。
2024年数据库精准营销助推“房博会”销售方案
2024年数据库精准营销助推“房博会”销售方案2024年，随着科技的不断发展和互联网的普及，数据库精准营销成为了房地产行业中不可或缺的一环。
在这一年的“房博会”销售方案中，数据库精准营销将起到助推的作用，为开发商提供更加精准、高效的销售服务。
下面将详细介绍2024年数据库精准营销助推“房博会”销售方案。
一、建立全面的客户数据库在2024年的“房博会”销售方案中，首要任务是建立一套全面的客户数据库。
这个数据库可以包括各种类型的客户信息，如购房意向、购房预算、购房需求等。
通过建立这个数据库，开发商可以更加深入地了解客户，精准地为客户提供房屋推荐和服务。
二、通过数据分析挖掘潜在客户有了全面的客户数据库后，开发商可以通过数据分析的方式挖掘潜在客户。
通过对客户数据的分析，可以了解客户的购房需求、购房预算等信息，从而找到潜在客户。
在2024年的“房博会”销售方案中，开发商可以结合人工智能和大数据技术，通过数据模型和算法分析客户数据，筛选出与楼盘匹配度高的潜在客户，并进行有效的营销推广。
三、精准定位和推广在2024年的“房博会”销售方案中，精准定位和推广是非常重要的一环。
通过对客户数据库和潜在客户数据的分析，开发商可以准确找到目标客户群体，并将营销活动和广告宣传针对性地推送给这些客户。
通过数据库精准营销，开发商可以避免广告推送的浪费，提高推广效果，为客户提供更加个性化的购房咨询服务。
四、定制化购房体验通过数据库精准营销，开发商可以更好地了解客户的购房需求和喜好，并根据这些信息提供定制化的购房体验。
在2024年的“房博会”销售方案中，开发商可以通过数据分析了解客户的购房偏好，例如喜欢的户型、楼层、附近的配套设施等。
在展会期间，开发商可以为客户提供个性化的导购服务，针对客户的需求进行详细介绍和解答疑问，提高购房体验和满意度。
五、数据库精准营销的未来发展数据库精准营销在2024年的“房博会”销售方案中发挥了重要的作用，提高了开发商的销售效果和客户满意度。
不动产登记数据库标准2021修订版
不动产登记数据库标准2021修订版随着信息化技术的不断发展和应用，各行各业都在不断努力将传统的工作流程数字化，以提高工作效率和服务质量。
不动产登记作为一项重要的行政工作，也不例外。
不动产登记数据库是不动产登记工作的核心系统，可以说是现代化不动产管理的基础。
今年，不动产登记数据库标准迎来了一次重要的修订，旨在推动不动产登记工作更加高效、准确。
一、背景和意义随着房地产市场的快速发展，不动产登记工作变得越来越复杂，登记的环节繁多，而且资料的合规性要求也越来越高。
如何提高不动产登记工作的效率和准确性成为了亟待解决的问题。
不动产登记数据库的建设和运营对于提高不动产登记工作效率、优化办理流程具有重大意义。
首先，不动产登记数据库的建设可以实现对不动产信息的集中管理。
过去，不动产信息多存储于不同的部门或单位，导致信息的重复录入，工作效率低下。
而通过不动产登记数据库的建设，可以将不动产信息集中存储，提高信息的共享和交流效率，降低了数据的冗余和丢失的风险。
其次，不动产登记数据库的建设可以提高不动产登记工作的准确性和数据质量。
通过规范的数据输入和验证机制，可以减少录入错误和不一致性，提高数据的准确性和完整性。
同时，不动产登记数据库还能够提供数据的查询功能，使各有关部门和单位能够便捷地获取和使用不动产信息，提高了工作效率。
二、修订内容和要求2021年修订版的不动产登记数据库标准主要包括以下几个方面的内容和要求。
1. 数据录入和验证规范不动产登记数据库的建设首先需要规范数据的录入和验证流程。
对于不动产信息的录入，要求操作人员严格按照规定的格式和要求进行录入，保证数据的一致性和完整性。
同时，还要建立数据验证机制，对已录入的数据进行及时的校验和核实，确保数据的准确性和合规性。
2. 数据共享和交换标准不动产登记数据库需要与其他相关部门和单位的系统进行数据共享和交换。
修订版的标准要求不动产登记数据库与其他系统之间建立统一的数据交换标准，确保数据的安全传输和一致性。
(完整版)房地产成本数据库的建设思路
一、成本数据库的应用场景：目前成本数据库的应用场景主要为以下四个场景：1、拿地决策阶段：此阶段主要需要有项目的部分规划指标、产品单方建安成本、当地的地方性规费等数据；（粗）2、目标成本测算：此阶段主要需要有项目规划指标、测算科目级的单价、单方指标、含量指标、建造标准和地方性规费；（全）3、标底编制阶段：此阶段主要需要有综合单价和材料价格信息库等数据；（细）4、材料认价阶段：此阶段主要需要的是材料的价格库；（实时）二、成本数据库目前的管理现状：目前地产行业的成本数据库的管理存在以下几种情况：1、无思路：很多地产企业都知道成本数据库的好处，但是到底自己应该如何结合日常成本管理工作着手去沉淀成本数据库尚无清晰的思路；2、大而全：较多的企业都认为成本数据库越全越好，越细越好，希望把所有的价格和指标都沉淀下来，没有考虑企业成本管理的需要，也完全不顾自身的成本管理水平；3、少而精：考虑到企业自身实际情况，本着渐进明细的思路，先沉淀几个关键的成本数据指标，再视企业的发展规模和精细化管理要求，逐步延展至更多的成本指标管理；三、成本数据库分类：按照应用类型分：历史成本数据库（支撑测算）、企业标准数据库（指导控制）、外部成本数据库（优化提升）；按照成本费项分：四项费用造价指标库（前期工程费、建筑安装工程费、基础设施费、开发间接费）、分部分项工程造价指标库、关键技术经济指标库（按业态）、服务类收费指标库、总包工程造价指标库；四、建设历史成本数据库的要点：1、将测算科目分类：将成本测算科目树分为三类——建安类、非建安类、费用类；2、规划指标分门别类整理：总体指标、产品指标、景观指标、水电气条件指标、场地土方指标；3、明确建造标准：从结构形式、层高、外墙内墙标准、防水做法、装修标准、智能化标准、园建标准等，按照不同的产品进行固化；4、逐步完善各项指标：运用“限额设计”手段，在方案审查时针对几个关键的指标进行把关，同时注意指标的沉淀应与前期测算和方案把关相结合，总结是为了应用；五、如何建设与自身企业匹配的成本数据库？1、从制度层面保障成本指标的应用与沉淀：可借鉴标杆企业的三段式管理——启动会阶段目标成本填报审批时必须明确含量指标、单方造价指标的使用情况和标杆项目的对照情况；施工图阶段必须对规划指标、含量指标、单方造价指标进行详细的审核和对比分析；竣工阶段必须结合项目实际情况进行适当的修正，将各指标数据在剔除无效成本后审批入库；2、按照三个维度来建设材设价格库：市场询价、甲指乙供核价、实际采购价，并明确各价格的应用场景：市场询价主要应用于成本测算、招标采购指导价、乙供核价指导价，甲指乙供核价和实际采购价主要用于合同结算。
房地产行业房地产数据可视化分析平台搭建方案
房地产行业房地产数据可视化分析平台搭建方案第1章项目背景与目标 (3)1.1 房地产行业现状分析 (3)1.2 数据可视化在房地产行业的应用需求 (3)1.3 平台搭建目标与预期效果 (3)第2章数据来源及处理 (4)2.1 数据收集渠道 (4)2.2 数据类型与指标体系 (4)2.3 数据预处理方法 (5)第3章平台架构设计 (5)3.1 总体架构 (5)3.1.1 数据源层 (5)3.1.2 数据存储层 (5)3.1.3 数据处理层 (6)3.1.4 服务层 (6)3.1.5 应用层 (6)3.1.6 展示层 (6)3.2 技术选型与实现 (6)3.2.1 数据采集与存储 (6)3.2.2 数据处理与分析 (6)3.2.3 服务层实现 (6)3.2.4 应用层实现 (6)3.2.5 展示层实现 (6)3.3 系统模块划分 (7)3.3.1 数据采集模块 (7)3.3.2 数据存储模块 (7)3.3.3 数据处理模块 (7)3.3.4 数据服务模块 (7)3.3.5 可视化展示模块 (7)3.3.6 用户管理模块 (7)第4章数据可视化设计 (7)4.1 可视化类型与工具选择 (7)4.1.1 可视化类型 (7)4.1.2 工具选择 (7)4.2 可视化效果展示 (8)4.2.1 房地产市场总体趋势 (8)4.2.2 房地产区域分布 (8)4.2.3 房地产价格分布 (8)4.2.4 企业关联关系 (8)4.3 交互式数据可视化设计 (8)4.3.2 交互式联动 (8)4.3.3 交互式下钻 (8)4.3.4 交互式导出 (9)第五章数据存储与管理 (9)5.1 数据存储方案 (9)5.1.1 存储架构设计 (9)5.1.2 数据库选型 (9)5.1.3 数据仓库设计 (9)5.2 数据备份与恢复 (9)5.2.1 备份策略 (9)5.2.2 恢复机制 (9)5.3 数据安全管理 (10)5.3.1 权限管理 (10)5.3.2 数据加密 (10)5.3.3 安全防护 (10)第6章数据分析模块设计 (10)6.1 数据挖掘算法应用 (10)6.1.1 关联规则分析 (10)6.1.2 聚类分析 (10)6.1.3 决策树分类 (10)6.2 房价预测与分析 (10)6.2.1 多元线性回归模型 (11)6.2.2 神经网络模型 (11)6.2.3 深度学习模型 (11)6.3 市场趋势与竞品分析 (11)6.3.1 市场趋势分析 (11)6.3.2 竞品分析 (11)6.3.3 指标监测 (11)第7章用户界面设计 (11)7.1 界面布局与交互设计 (11)7.1.1 界面布局 (11)7.1.2 交互设计 (11)7.2 用户角色与权限管理 (12)7.2.1 用户角色 (12)7.2.2 权限管理 (12)7.3 移动端与桌面端界面适配 (12)7.3.1 移动端界面适配 (12)7.3.2 桌面端界面适配 (12)第8章系统集成与测试 (13)8.1 系统集成策略 (13)8.1.1 集成目标 (13)8.1.2 集成原则 (13)8.1.3 集成步骤 (13)8.2.1 测试目标 (13)8.2.2 测试内容 (13)8.2.3 测试方法 (13)8.3 上线部署与运维 (14)8.3.1 部署策略 (14)8.3.2 运维管理 (14)第10章项目总结与展望 (14)10.1 项目成果与应用案例 (14)10.2 房地产行业未来发展方向 (14)10.3 平台持续优化与拓展方向 (15)第1章项目背景与目标1.1 房地产行业现状分析房地产行业是我国经济的重要支柱产业，城市化进程的加快和居民消费水平的提升，房地产行业取得了长足的发展。
房地产行业的大数据应用与分析
房地产行业的大数据应用与分析随着互联网和信息技术的快速发展，大数据正逐渐成为房地产行业的重要工具。
房地产行业作为一个较为传统的行业，其数据量庞大、复杂度高，从土地调查、市场需求分析到销售预测等多个环节都需要大量数据的支持和应用。
本文将探讨房地产行业中大数据的应用和分析方法，旨在为业内人士提供参考。
一、大数据在房地产行业的应用1. 市场需求分析房地产企业通过大数据分析市场需求，可以更加准确地把握用户需求和偏好，从而有针对性地进行开发和推广。
通过对大数据的分析，企业可以掌握目标客户的需求特征，例如居住偏好、购房预算等，进而针对性地开发适合的产品和服务。
2. 土地调查大数据在土地调查中的应用主要体现为对土地资源进行分析和评估。
通过收集和分析土地相关的大数据，如地理位置、交通情况、区域规划等信息，可以帮助企业更好地评估土地价值和潜力，为企业规划和决策提供依据。
3. 销售预测房地产企业可以通过大数据对销售进行预测和分析，帮助企业确定销售目标和制定销售策略。
通过对历史销售数据、市场趋势、消费者行为等进行分析，企业可以找出销售瓶颈和潜在机会，从而提高销售效率和市场竞争力。
4. 项目管理大数据在房地产项目管理中发挥着重要作用。
通过对项目进度、资源使用、成本控制等数据进行分析，企业可以及时发现项目存在的问题和风险，采取有效的措施进行管理和调整，以确保项目的顺利进行和按时完工。
二、房地产数据分析的方法1. 数据收集在进行房地产大数据分析前，首先要进行数据收集工作。
数据的来源可以是企业内部的数据库和系统，也可以是从外部获取的公共数据和市场数据。
通过构建数据采集和整合机制，确保数据的准确性和完整性。
2. 数据清洗收集到的原始数据往往包含噪声、冗余等问题，需要进行数据清洗和处理。
通过数据清洗，可以去除重复数据、修复错误数据，并对数据进行标准化和提取。
数据清洗的目的是为后续的分析提供高质量的数据基础。
3. 数据挖掘和分析数据挖掘是大数据分析的核心环节，通过应用统计学、机器学习、人工智能等技术对数据进行挖掘和分析，发现数据背后的规律和关联。
我国房地产行业绿色营销研究综述
我国房地产行业绿色营销研究综述作者：黎尔平辛晓瑜来源：《中国集体经济》2022年第17期摘要：绿色营销强调社会、企业与生态“三赢”，已成为我国房地产行业的主潮流。
文章依托CNKI数据库，选用国内学者于2000～2019年间发表的有关房地产绿色营销的相关论文，应用文献计量学梳理相关文献，发现近几年我国对于房地产绿色营销的研究主要集中在理论、重要性、问题与策略层面。
同时指出现有不足，提出未来展望，在此基础上探索房地产行业绿色营销的实践与发展，是学术界接下来努力的方向。
关键词：房地产;绿色营销;可持续发展;综述1992年，英国威尔斯大学Ken Peattie教授在《绿色营销——化危机为商机的经营趋势》中指出：“绿色营销是一种能辨识、预期及符合消费的社会需求，并且可带来利润及永续经营的管理过程”，奠定了绿色营销的理论基础。
20世纪90年代初，绿色营销概念开始传入我国，经历了启蒙、成长、成熟和繁荣阶段，习近平总书记在党的十九大报告中指出，加快生态文明体制改革，建设美丽中国。
房地产行业作为国民经济的重要支柱，影响着社会经济的绿色发展，是进行可持续发展的关键一环。
房地产集团以破坏生态环境为代价换取高额收益的传统理念已无法满足其自身发展，实施绿色营销新模式势不容缓。
文章梳理了近二十年的文献资料，整理归纳了我国学界近年来关于房地产行业绿色营销的理论研究、重要性研究、問题研究和策略研究，并对未来研究方向予以展望。
一、文献来源（一）文献来源文献计量分析法选用的时间维度为连续十年或以上，本文基于CNKI数据库，选取“房地产”“绿色营销”为关键词、2000～2019年为限定时间段进行高级检索，剔除相关度低的与重复的文献，截至2019年12月31日，共收集到与“我国房地产行业绿色营销”相关的中文有效文献64篇。
（二）计量分析表1显示，文献发表整体水平偏低，说明我国对于房地产行业绿色营销的研究尚没有得到一定程度的重视;图1显示，我国房地产行业绿色营销的文献年度分布呈正态分布，主要集中于2008～2012年间，近几年对于该成果的研究越来越少。
中指数据库CREIS如何开通试用
中指数据库creis如何开通试用
creis是中国指数研究院为房地产行业和上下游企业打造的指数研究系统。
其中包含城市版、土地版、写字楼版、招商版、宏观版、二手房版及API服务。
对于行业中各企业的投资决策提供大量的数据依据，可以说是房地产行业中必不可少的工具。
我这里将详细为大家讲解如何开通试用版，当初我看多中国指数研究院官网以及cries登录页面，都没有可以申请cries试用版的功能，最后才知道开通试用版开通需要中指员工才能开通，万般艰辛下找到了QQ群认识到了中指公司的员工，这里不藏私，知道大家现在只想知道群号，
群名称：中国指数研究院
群号：809221016
管理员：804712266
开通步骤：
第一步：开通cries试用账号。
首先你要加员工qq，经过简单的“盘查”后会给你在公司申请一个试用版账号，时间只有一周
第二步：下载手机APP中指云，登录账号，一般是你的手机号码注册，需要注意的是要认证哦，不然激活不了。
第三步：电脑打开数据库网址，手机APP扫码登录，然后就没有然后了，自己慢慢研究吧，毕竟你已经可以使用了。
不动产登记数据库标准(试行)
不动产登记数据库标准(试行)1 范围本标准规定了不动产登记数据库的内容、要素分类与编码、数据库结构等。
本标准适用于不动产登记数据库建设、数据交换和共享等。
2 规范性引用文件下列文件中的条款通过本标准的引用而成为本标准的条款，其最新版本适用于本标准。
GB/T 2260 中华人民共和国行政区划代码GB/T 4754 国民经济行业分类与代码GB/T 13923 基础地理信息要素分类与代码GB/T 17986 房产测量规范GB/T 21010 土地利用现状分类GB/T 26424 森林资源规划设计调查技术规程TD/T 1001 地籍调查规程TD/T 1015 城镇地籍数据库标准CJJ/T 115 房地产市场信息系统技术规范JGJ/T 246 房屋代码编码标准JGJ/T 252 房地产市场基础信息数据标准JGJ 278 房地产登记技术规程HY/T 123 海域使用分类体系HY/T 124 海籍调查规范NY/T 2538 农村土地承包经营权要素编码规则NY/T 2539农村土地承包经营权确权登记数据库规范3 术语和定义下列术语和定义适用于本标准。
3.1 不动产 real estate土地、海域以及房屋、林木等定着物。
3.2 不动产单元 real estate unit权属界线固定封闭且具有独立使用价值的空间。
3.3 地籍区 cadastral district在县级行政辖区内，以乡（镇）、街道办事处为基础结合明显线性地物划分的土地管理区域。
3.4 地籍子区 cadastral sub district在地籍区内，以行政村、居委会或街坊界线为基础结合明显线性地物划分的土地管理区域。
3.5 宗地 cadastral parcel土地权属界线封闭的地块或空间。
[GB/T 1001]3.6 宗海 cadastral sea权属界线封闭的同类型用海单元。
[HY/T 124]3.7 无居民海岛 uninhabited island不属于居民户籍管理的住址登记地的海岛。
房地产数据库设计
房地产数据库设计随着人们对于居住条件的要求越来越高，房地产业也不断的发展壮大。
其实，房地产行业的发展离不开数据库的支持。
房地产数据库是一个重要的数据中心，不仅可以帮助开发商了解市场的需求和趋势，也可以帮助消费者更好的选择自己的房产。
接下来，本文将详细讲述房地产数据的设计和实现。
一、房地产数据库的基本结构1、顾客信息表：这张表主要用于记录顾客的个人基本信息。
包括姓名、性别、年龄、电话、住址等等信息。
在开发商销售房产的时候，可以通过查询顾客信息表，了解顾客的需求和购房意愿。
2、开发商信息表：这张表主要用于记录开发商的企业信息。
包括企业名称、企业地址、法定代表人、联系电话等等相关信息。
在房地产开发过程中，我们需要对开发商进行管理和统计，开发商信息表就可以对开发商的情况进行详细的记录。
3、房产信息表：这张表主要用于记录房产的基本信息。
包括房产编号、所在地、房屋类型、楼层数、面积、售价等等信息。
在开发商销售房产的时候，可以通过查询房产信息表，了解房产的详细信息。
4、购买信息表：这张表主要用于记录购房者和房屋的关联信息。
能够详细记录购房人的姓名、电话、购房时间、购房价格等信息。
在查询购买信息表时，可以了解到购房者的购房情况，以及房屋的出售情况。
5、财务信息表：这张表主要用于记录房地产公司的财务信息。
可以包括资产、流动资金、成本、收入、利率、税收等等信息。
通过财务信息表，开发商可以知道自己的企业情况，更好地进行经营管理。
6、公寓信息表：这张表主要用于记录公寓的基本信息。
包括公寓编号、所在地、楼层数、公寓格局、公寓面积、公寓售价等等信息。
在开发商销售公寓时，可以通过这张表了解公寓的基本情况。
7、商业房产信息表：这张表主要用于记录商业房产的基本信息。
包括商业房产编号、所在地、楼层数、面积、售价等等信息。
在开发商销售商业房产时，可以通过这张表了解商业房产的基本情况。
二、房地产数据库的数据查询1、按照顾客需求：可以查询顾客信息表，了解顾客的需求和购房意愿，开发商可以针对顾客需求进行市场推广或者开发新产品来满足市场需求。
房地产行业资料库有哪些
房地产行业资料库有哪些随着房地产行业的不断发展和数字化进程的推进，建立和维护一个全面的房地产行业资料库变得越来越重要。
房地产资料库不仅可以为行业从业者提供参考和分析数据，还可以帮助政府决策部门制定更加科学和准确的政策。
本文将介绍一些常见且具有代表性的房地产行业资料库。
一、国家统计局数据库国家统计局的数据库是了解房地产市场整体情况的重要来源。
其中包括了各地区的房地产销售数据、房价指数、商品房销售面积等细致的信息。
这些数据对于房地产开发商、投资者和政策决策者都具有重要意义。
国家统计局数据库提供的数据信息相对较为全面，可以帮助企业制定销售策略、评估投资风险，也可以为政府提供监管和政策依据。
二、房地产商业数据库一些商业数据库，如链家、贝壳等，是专门为购房者、租房者和中介机构提供相关房地产信息的平台。
这些数据库通常包括公开的房价、交易数据、小区配套设施等，以及在线交流社区，用户可以在社区中分享购房心得、求助问题。
这些商业数据库在市场导向方面具有一定的优势，是购房者首选的信息来源之一。
三、各地房地产管理部门数据库各地房地产管理部门也建立了自己的数据库，以便监测和管理房地产市场。
这些数据库通常包括土地供应情况、项目审批进展、房地产市场交易数据等信息。
这些数据对于政府监管和规划都具有指导作用，可以帮助政府了解市场供需情况，制定合理的政策措施。
四、房地产研究机构数据库一些房地产研究机构或咨询公司会建立自己的数据库，收集和整理相关的行业数据和报告。
这些数据库通常包括市场研究报告、行业趋势分析、市场预测等。
这些数据库适用于需求更具体或更深入分析的用户，如专业研究机构、投资机构等。
五、金融机构数据库一些金融机构也建立了自己的房地产数据库，以辅助他们对房地产市场的风险评估和投资决策。
这些数据库通常包括各类贷款、抵押等金融产品的相关数据，以及金融机构对于房地产市场的研究报告。
这些数据库对于银行、保险公司等金融机构来说非常重要，能够为他们提供参考和决策依据。
不动产登记数据库标准(2021修订版
不动产登记数据库标准(2021修订版不动产登记数据库标准是指为了规范和统一不动产登记信息的整合、共享、交换和管理而制定的一系列规范和标准。
它是不动产登记工作的基础，有助于提高不动产登记的效率和准确性，保障不动产交易的安全性和合法性。
2021年修订的不动产登记数据库标准主要针对当前信息技术快速发展和不动产市场复杂多变的情况进行了更新和完善。
一、标准的重要性随着城市化进程的加速和不动产交易的增多，不动产登记数据库越来越受到关注。
不动产登记数据库的标准化对于实现信息互通、减少数据冗余、提高数据质量、加强数据安全等方面具有重要意义。
通过制定标准，可以建立起统一的数据模型和数据交换规范，促进不动产登记信息的共享与查询，提高登记机关的办事效率。
二、标准的主要内容1.数据模型：包括不动产基本信息、权利人信息、权利信息等模块，明确每个模块的字段和属性，并建立各模块之间的关系。
同时，针对不同类型的不动产，可以设定相应的数据模板。
2.数据采集与录入：规定了数据采集的标准和要求，包括字典表、数据格式、数据完整性等方面的规范，确保数据采集过程中的准确性和一致性。
3.数据共享与交换：明确了数据共享的机制和方式，包括数据访问权限、数据传输协议等，保障数据的安全和隐私。
4.数据质量管理：对数据质量进行管理和控制，包括数据清洗、验证、整合等工作，确保数据的准确性和可靠性。
同时，制定了数据更新和维护的规范，保证数据库的时效性。
5.数据安全与保护：规定了数据库的安全备份与恢复、权限管理、数据加密等措施，保障数据的机密性和完整性。
三、标准的应用与意义1.政府管理：标准化的不动产登记数据库有助于政府部门更好地管理不动产信息、提高登记工作的效率和准确性。
政府可通过数据库查询、统计不动产的相关信息，为制定城市规划和政策提供科学依据。
2.企事业单位：企事业单位可利用不动产登记数据库实现信息共享，为企业决策、业务拓展提供依据。
同时，标准化的数据库还可以降低企业运营风险，提高不动产交易的安全性。
(Wind资讯)房地产行业数据周报(XXXX年20期)
165.27
2013年3月
-22.00
2013年3月
0.10
2012年4月
76.70
2012年4月
71.90
2012年4月
17.70
2011年3月
49.64
2012年4月
138.00
变化
更新提示
0.63% -0.22% -0.06% -9.52%
2.70% 3.00% 3.20% 8.30% 27.49% -2.19% 22.73% -27.77% 20.67% -12.17% 56.89% -19.67% 13.70% 73.71% 52.08% -2.70% 0.00% 28.52% 11.61% 4.46% -170.37% 1.18% -25.84% -21.06% 144.85% -60.91% 200.00% 44.33% 11.46% 18.64% 95.15% -20.51%
行业数据周报【】
2013年20期 （更新至05月27日） Wind资讯 金融情报所
房地产行业数据变动汇总表
指标类型
指标名称
指数
成交量 单位：万平方米
房地产投资 土地市场 上市公司 运营数据
单位：万平方米
Wind房地产行业指数 国房景气指数 百城住宅价格指数:环比 % 百城住宅价格指数:环比上涨城市数 北京:新建住宅价格指数：环比 % 上海:新建住宅价格指数：环比 % 深圳:新建住宅价格指数：环比 % 15大中城市商品住宅平均成交量 北京商品住宅签约成交面积：期房 上海商品房预售面积 广州商品住宅签约成交面积 深圳商品房成交面积 天津商品房成交面积 青岛商品住宅成交面积 杭州商品房成交面积 南京商品住宅成交面积 苏州商品住宅成交面积 福州商品住宅成交面积 厦门商品住宅成交面积 成都商品房成交面积 重庆商品房成交面积 武汉商品房销售面积 长沙商品住宅成交面积 房地产投资完成额：累计同比 % 房屋新开工面积：累计同比 % 房屋施工面积：累计同比 % 房屋竣工面积：累计同比 % 12个城市:居住用地:供应面积：公顷 12个城市:居住用地:成交面积：公顷 本年购置土地面积:累计同比 % 待开发土地面积:累计同比 % 万科商品房销售面积 保利地产商品房销售面积 金地集团商品房销售面积 中国海外发展商品房销售面积 恒大地产商品房销售面积
数据库在房地产行业中的应用
数据库在房地产行业中的应用随着城市化进程的不断加速，房地产行业的发展越来越重要。
然而，这也带来了大量数据的增长。
在这种情况下，数据库成为了房地产行业中必不可少的工具。
数据库允许房地产公司按照其具体需求存储和管理各种类型的数据。
本文将探讨数据库在房地产行业中的应用。
一、数据存储在房地产行业中，数据库被用来存储许多类型的数据，如房产所有权信息、销售记录、客户数据、预算信息等等。
通过数据库的结构化存储，数据可以被更加方便地管理和访问。
这也使得这些数据可以被分析和整合，以了解市场需求和发展趋势，从而更好地预测未来的业务情况。
二、数据分析数据库不仅可以存储大量数据，还可以对这些数据进行分析。
在房地产行业中，数据分析可以帮助房地产公司更好地了解市场、客户需求和行业趋势。
在一个复杂的市场环境中，房地产公司需要通过数据库分析诸如供应量、需求量、物价、租金、销售情况等数据来了解市场变化，并根据这些数据进行决策。
三、信息更新房地产公司需要及时更新他们的数据库以反映市场的变化。
一般而言，在房地产行业中，市场动态变化较快。
因此，数据库需要及时更新以记录变化。
这样可以保持数据库的完整性和准确性。
此外，及时更新数据库可以帮助房地产公司做出更好的决策，让他们在竞争中保持领先优势。
四、提高效率数据库的应用还能够帮助房地产公司提高工作效率。
通过数据库，不仅可以更快速地访问信息，还可以快速响应客户需求。
此外，准确的数据记录可以减少错误和沟通成本，从而提高了整个公司的效率。
总之，数据库在房地产行业中发挥了极其重要的作用。
它不仅对数据进行了安全性管理，还增加了房地产公司的工作效率和决策制定能力。
房地产5大行
首先需要澄清的是五大行究竟是哪五大，一般在中国大陆来说是（排名按先后）：1.JLL仲量联行2.CBRE世邦魏理士3.DTZ戴德梁行4.Savills第一太平戴维斯5.Colliers高力国际其中戴德梁行在英国和亚太地区比较活跃，但在北美和欧洲其他地区则没有业务覆盖。
因此全球范围来看则是：1.CBRE世邦魏理士2.Cushman&Wakefield高纬环球3.Colliers高力国际4.JLL仲量联行5.Savills第一太平戴维斯就从戴德梁行开始吧。
DTZ是老牌子了，在广州、深圳等地的影响力还是很大的，基本上其他咨询公司都不是它的对手，抢单根本就拼不过。
不过其他城市就难说了。
客观地讲，客户对戴德梁行的服务还是比较满意的，戴德梁行也参与过一些政府的项目，比如青浦区大的片区规划，要价一般比较高。
对于戴德梁行内部，最大的缺陷是管理架构臃肿，条线划分很不清楚，一塌糊涂。
又因为是英国公司，领导在制定战略时缺乏对中国本土的了解，无法在全国范围内大规模地扩张，原先划定的势力范围也被逐渐挤出。
比如说，戴德梁行在上海的咨询部大约有30人，主要管华东、上海周边，但各个项目组居然没有划分专攻方向，大一统，什么都做，总体以商业地产为主，2009年全年大概只接了10个项目，总额只有700多万，这个数字实在挺可怜的。
还有它吃亏在人才培养体系也不完善，都是香港人掌权，只以挣钱为目的，员工没有发展空间，人员流动性蛮大的。
世邦魏理仕。
大名鼎鼎的CBRE最近日子挺不好过的，大中华区总裁都离职了，带了北京的总经理出来开公司。
世邦上海的策略顾问部15人左右，有两个项目组，外籍员工一组，专做英文报告，其他人一组，专攻国内，划分得很清楚。
世邦09年大概有25-30个项目。
不过这个水平也不算高，现在国内一些知名品牌的咨询公司也能达到。
就专业方面而言，五大行的优势在于市场、定位方面，营销相对偏弱。
五大行报告中好的是案例和市场部分，但实际解决问题方面就略差。
深圳市房地产信息系统框架研究
。
随着深圳市城市基础设施建设的大力投入， 城市经济建设 速度的不断加快， 城市房屋建设的飞速发展， 房地产管理业务的 种类和复杂性不断增加， 业务范围的不断扩大。在这样的背景 下， 开展房地产信息工程建设， 通过对房产相关业务的梳理， 利 用Ｇ Ｉ Ｓ 、 Ｍ Ｉ Ｓ 、 Ｏ Ａ 、 ＷＦ Ｓ 等技术实现政策性住房管理、 房产交易、 房产产权登记、 物业管理和房屋管理等跨部门业务系统的集成 改造， 将原来分散的异构系统互联起来， 通过平台进行数据交 换、 信息共享， 构建协同办公体系， 充分发挥网络功能， 而且可以 提升整个城市的房产业务管理水平， 达到房产政务管理和社会 公众服务综合目标。
第 ８期
陈小祥等： 深圳市房地产信息系统框架研究
２ ４ ５
业务逻辑层和表示层。房地产信息化的数据库架构在某种意义 上我们亦把它设计为“ 三层式数据库架构” ， 分别是基础层（ 房 屋基础空间数据库和基本楼盘表数据库） 、 交换层（ 基本楼盘表 索引数据库） 、 业务层（ 各业务系统数据库） ， 如图 １所示。之所 以将房屋基础空间数据库和基本楼盘表数据库放在最底层， 是 因为它们记录了房屋自然属性的客观现状及其历史演变， 是整 个房产管理业务系统的基础业务数据的源头； 用于连接基础层 和业务层的基本楼盘表索引数据库处于中间层， 它通过房屋 Ｉ Ｄ 号的对应关系从逻辑上把房屋基础空间数据库、 基本楼盘表数 据库和各业务数据库关联起来， 实现了数据库的统一， 为实现房 地产信息化真正意义上的数据共享提供了基础； 业务数据库作 为房产管理直接产生和管理的数据， 实时性更强因此设计为 上层。 应用服务平台访问上层业务系统数据库， 如果同时需要进 行底层房屋基础空间数据库和基本楼盘表数据库中的相关信 息， 必须通过基本楼盘表索引的关联结构表才能对房屋基础空 间数据库和基本楼盘表数据库进行访问， 反之亦然。
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华北地区成交——济南
数据来源：Wind资讯
华北地区成交——青岛
数据来源：Wind资讯
华东地区成交——上海
数据来源：Wind资讯
华东地区成交——杭州
数据来源：Wind资讯
华东地区成交——南京
数据来源：Wind资讯
华东地区成交——苏州
数据来源：Wind资讯
华南地区成交——深圳
数据来源：Wind资讯
百城房地产价格之三四线城市（一）
数据来源：Wind资讯
百城房地产价格之三四线城市（二）
数据来源：Wind资讯
行业数据
数据来源：Wind资讯金融终端——宏观行业——经济数据库（EDB）——行业经济数据——房地产
房地产投资增速（一）
数据来源：Wind资讯
房地产投资增速（二）
数据来源：Wind资讯
华南地区成交——广州
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华南地区成交——福州
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华南地区成交——厦门
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华中地区成交——成都
数据来源：Wind资讯
华中地区成交——重庆
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华中地区成交——武汉
数据来源：Wind资讯
华中地区成交——长沙
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行业数据
数据来源：Wind资讯金融终端——宏观行业——经济数据库（EDB）——行业经济数据——房地产
上市公司月度成交——万科
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上市公司月度成交——保利地产
数据来源：Wind资讯
上市公司月度成交——金地集团
数据来源：Wind资讯
上市公司月度成交——中国海外发展
主要城市整体成交趋势
2013年第50周（12月09日-12月15日），主要城市整体成交量环比减1.66%，同比减12.49%。
数据来源：Wind资讯
ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ
一线城市销售率(成交量/可销售面积)
数据来源：Wind资讯
二线重点城市销售率
数据来源：Wind资讯
华北地区成交——北京
数据来源：Wind资讯
华北地区成交——天津
房地产行业数据库
2020年7月14日星期二
房地产行业数据变动汇总表
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行业数据
数据来源：Wind资讯金融终端——宏观行业——经济数据库（EDB）——行业经济数据——房地产
房地产行业指数走势
数据来源：Wind资讯
房地产行业市盈率市净率
数据来源：Wind资讯
行业数据
数据来源：Wind资讯金融终端——宏观行业——经济数据库（EDB）——行业经济数据——房地产
土地供给与成交
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施工、竣工、新开工
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销售、资金来源、新开工
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资金来源增速
数据来源：Wind资讯
资金来源占比
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各项贷款余额增速
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行业数据
数据来源：Wind资讯金融终端——宏观行业——经济数据库（EDB）——行业经济数据——房地产
数据来源：Wind资讯
上市公司月度成交——恒大地产
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行业数据
数据来源：Wind资讯金融终端——宏观行业——经济数据库（EDB）——行业经济数据——房地产
国房景气指数
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百城房地产价格
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百城房地产价格之一线城市
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百城房地产价格之二线城市