中新网8月14日电 在北京，90后在租房方面更舍得花钱、三十多岁是男性买房的高峰期、女性全款买房的比例更高。这些与房子有关的一个个结论，是针对房产大数据分析的结果。在大数据时代，信息的挖掘与应用已经成为多个行业的竞争的焦点。
链家技术副总裁惠新宸
在房产领域，链家在十年前就开始着手房产大数据的建立。链家集团董事长左晖曾表示，“数据的价值非常大，但形成有价值的数据会比较难。一旦在消费者数据上形成这一能力或获得领先优势，是很高的门槛。我们更希望借助数据的力量，加速房屋的流通，稳定房地产市场。推动行业更加规范透明，引导用户理性消费。”
解决痛点
长久以来，中国的二手房市场存在不少“痛点”：信息不对称、虚假房源、部分从业人员良莠不齐，这些问题导致了业主买房需要承担较大风险。近年来，由于大数据的建立、互联网＋时代的到来，二手房市场的这些 “痛点”，正在逐步得到解决。
链家算法大赛现场
链家技术副总裁惠新宸讲述，在我刚毕业的时候，很多中介还是靠信息不对称来赚钱。随着大数据的发展，这种情况已经无法持续，链家一直坚持“真房源”的原则，也就是房屋真实存在、真实在售、真实价格、真实图片，链家一直在努力消除这种信息的不对称。
在房地产经纪行业，如何提高客户成交效率，是最为重要的环节，而大数据的应用可以让这项任务变得轻松一些。惠新宸表示，链家的大数据主要分为“人、房、客”三条线，数据处理的过程就是在这三个连接点上做工作，让信息做到无差别分享，提高他们的连接效率，促进购房决策，减少交易过程中的不确定性。
除了促进成交外，大数据工作还可以帮助经纪人提升业务素质。经纪人应该是一个专业的服务者，不仅仅是一个简单的撮合，更多的时候是要给双方提出一个专业的咨询，这就需要努力提升经纪人的从业能力。我们可以通过大数据，去收集经纪人的行为，发现他们的弱点，通过培训提升他的服务能力。
上述“痛点”的解决，均是在链家的大数据的基础上进行的。链家从2008年就已开始建立“楼盘字典”，目前已囊括全国36个城市7500万套房屋的标准信息，拥有1200TB数据量，每套房屋由300个字段描述，还用200个维度定义用户，155个维度定义经纪人，在此基础上形成的包括带看、交易在内的行为数据，每天超过30G。
