用数据说话-北京房价背后的数据




本文是北邮校友的原创。在北邮校友中,有不少从事大数据采集、大数据分析、数据挖掘、机器学习的校友,北邮数据科学中心为北邮校友搭建展示成果、分享数据的平台,以此推动北邮校友和其他大数据分析机构的交流互动。

从2014年对楼市的普遍唱衰,到2015年的价格回暖,到底发生了怎样的改变?本文就尝试通过大数据来和丰富的图表,为大家展现数据背后的数据。

数据来源

这些数据是笔者在2014年10月份和2015年10月份两次,在链家官网上抓取的在售二手房数据,2014年约为64000条,2015年总计约7W条。数据源可能会有偏差,因此结论仅供参考。

疯长的房价

从1992年到2015年,北京的房价经历了怎样的疯狂?可以查看下面的图表(本图来自网络)。

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可以看到,1992年到2002年,呈现一个非常稳定的状态。从2008年起,北京的房价如同火箭一般上窜。

有意思的是,如果按照建造时间来绘制图表,会发现在2000年和2004年左右,达到高峰。在6W套二手房中,2000年总共建造了7697套,占比百分之11.21%。

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到了2014年,北京各个区县的二手房价格如下图:

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西城区和东城区的平均价格在五万五左右,之所以没有达到网上其他数据所提到的丧心病狂的9万,是因为我们分析的是二手房。目前二环内新楼盘的数量极少,几乎没有讨论的价值。

我们将房价以热力图方式绘制在地图上,就会非常直观:

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色越深,代表其价格越高。除了西城,东城这些老城区,中关村(包含大量的学区房)和国贸(北京CBD)都价格高企。

如果我们改变缩放等级,进一步缩小地图范围,可以看到最贵的房子,集中在西单,南锣鼓巷,国贸,以及北新桥地区。

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这些最贵小区的房价有多贵呢?下面列出排名前十的十个小区的价格:

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文华胡同的位置在哪里呢?笔者专门去搜索了一下。这个超牛无比,价格在33万/平的文华胡同在靠近闹市口大街的西单商圈。

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更夸张的是,两套房子都是平房,面积分别是12平和15平,其中一套还是1949年建的。中介给出的宣传标语是,最牛实验二小学区房,抢抢抢!这么小的面积,估计是四合院的厢房改造的吧。现在官网上已经下架。

什么样的房子最多?

我们先看,什么类型的楼房最多,下面给出了楼房总体高度的比例。可以看到,二手房中,六层的筒子楼是最多的。国家规定,七层就要装电梯了。因此在2000年以前,大部分的居民楼都是6层。

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再看看不同面积的房子所占总数的比例。我们取面积为40-140平米的房子,进行了统计分析,结论如下图:

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可见,60平的一室一厅或两室一厅最为常见。90平米的三居和两居也较多。

我们再对二手房存量绘制热力图:

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可以看到,二手房主要集中在天通苑,北苑,望京,十里堡和通州。这基本上与北京2004年发布的《北京市城市总体规划2004-2020》的内容相符:

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很有意思的是,绿色的区域相当空旷,比如笔者目前所在的三元桥地区,和酒仙桥之间隔了好大一片荒地,晚上夜跑时荒无人烟。

2014年到2015年的房价变化

下面是刚需读者最关心的内容,2014年到2015年的北京房价,经历了怎样的变化?众所周知,2014年房价走低,整体唱衰,甚至有商家打出了降价6000元/平的广告来推销房子。2015年,降准降息政策出炉,公积金贷款比例提高,北京房价回暖,我们知道肯定涨价了。但到底涨了多少呢?

我们按照2014和2015年价格增减的百分比,绘制出下面的房价变化数量比例图。可以看到,房价变化基本呈现正态分布趋势。但均值不在0点,靠近5%左右,整体右移:

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经过统计,2014年的平均房价为40125/平,2015年为42535/平。涨价比例5.64%。也就是说,一套三百万的房子,平均涨了16万左右。

我们列出10万元以下单价,2015年小区内二手房数量超过20套的涨价排名前十的小区:

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上地房价怎么涨了这么多?即使在北京,7万8的价格都已经是豪宅,可是上地的房子,一般都是普通的住宅。

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原因还是学区房,海淀区教改使得这边的房子变化极大。 上地东里小区内建有上地实验小学,该小学可直升一零一中学上地分校,一零一中学上地分校位于上地西里北侧,就是这9年直升的诱惑导致该区域房价直线攀升。可怜天下父母心!

当然,有涨价就有降价:

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基本上,降价的小区都在非中心城区,例如樱花园就在顺义。

结论

5%的涨幅,已经说明2015年比2014年价格回暖不少。也有少部分郊区小区降价。当然,这种涨幅和之前火箭般的涨价不可同日而语。可以肯定的是,像北京这样的城市,房子几乎是不可能大跌的。但未来的事情,谁知道呢?

安得广厦千万间,大庇天下寒士俱欢颜!

文章已经很长,因此没有将更多的内容囊括其中。我们还做了以下的事情:

  • 分析不同小区涨降价的原因并将其可视化到地图上。
  • 同一个小区中,不同的房子价格差别很大。为什么会出现这种情况?
  • 根据房子周边的学校,医院,商场等场所,计算房子的附加价值。
  • 尝试预测不同小区未来的房价趋势。
  • 附录:中介数据中的水分

    链家在去年有约7W条数据,今年的出售二手房已经达到10W套,但是这些房源里有多少水分呢?根据2014年的数据按照编号检查一下重复:一万两千多套房子出现了两次,将近五千套房子出现过三次,甚至有一套房子出现过八次。其中水分可想而知。

    同时,2014年的网页数据还会提供地理坐标信息,2015年就不存在了,所以文中涉及到地理信息的图表都是2014年的。另外,虽然对房子的位置描述非常详细,但中介不会告诉你这是几号楼几层。仅仅提供了楼房的总层高。原因不言自明。

    同样,数据的准确性也有问题。很多房子价格都是1万,2万,明显是随意标的。也有一部分价格高的离谱,如88万/平。这些数据在处理前都已经筛掉。以免干扰分析结果。

    本文出处:沙漠之鹰