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  • 枫下家园 / 枫下觅巢 / 今年Richmond hill上市的低层住宅各定价因子对成交与否的贡献度以及关联度分析,及分析模型参数,具体每个因子的量化分析及实时数据的打分由于牵涉到隐私问题,我会和志同道合的朋友私信分享。 +2

     

     

     

     

     

     

    • 真材实料,顶 ! +2
      • 使用说明:整个分析分两部分,
        房子成交可能性分析和能售出房产的售价分析,这是第一部分的一部分,主要从硬条件(地区,房型,朝向,lot,卧室,卫生间等)和软条件(叫价,在市场上的天数,利率等)来评价一个房子出售的难易度,从买家的角度说就是你看中的房子在各种条件组合下你按照你的出价能买到这个房子的可能性,如果现在买的话,需要调整出价多少,不愿意调整出价对策,或者瞎猫碰死耗子去硬下offer被人赶出来,或者等房子的软条件改变直至房子成为你出价区间的热卖房再抢在别人之前下offer把Miss掉这个机会的概率降到最低。
        • 房子各种评估因子说明 +1
          Nameuse of variableDescription
          monthexplanatory listing month
          dom_g1explanatory date on Market
          intexplanatory Interest rate
          LPC_G1explanatory List Price
          FSAexplanatory 1st 3 digit of postal code
          CMM_g1explanatory community
          FNTexplanatory fronting on
          LF_G1explanatory lot front
          LD_G1explanatory lot depth
          HTP_g1explanatory house type(town, semi, link, detach etc)
          STY_g1explanatory house style (bungalow, 2 stories, etc)
          AA_g1explanatory approximate age
          AS_g1explanatory approximate square fee
          GT_g1explanatory garage type (detached, attached, etc)
          GPSexplanatory garage space (1, 1.5, 2, etc)
          BDMexplanatory bed room number
          BDMPexplanatory bed room in basement
          WSMexplanatory number of washroom
          KTexplanatory number of kitchen
          FRMexplanatory has family room (y/n)
          BSM_g1explanatory basement condition (finished, unfinished, walkout, walk up)
          FPexplanatory has fire place (y/n)
          AC_g1explanatory air conditioning type
          HT_g1explanatory heating type
          HS_g1explanatory heating source
          LL_g1explanatory laundry level
          PL_g1explanatory swimming pool type (no, in ground, in door etc)
          clacnttarget sold or not (1 or 0)
          SPCtarget sold price
      • 首先看相关度分析,和售价正关联度最高的因素依次是1,挂牌价,2,面积,3。 有几个车库,4。卫生间数量,5。lot宽,6lot深 +1
        • 赞!这才是地产经纪该做的 +1
          • 谢谢
        • 有一个最重要的因素没有提到.时间. +3
        • 面积,车库,卫生间,占地的相关性太高,要去除。增加利率,收入,过去6个月平均售出价 +2
        • 什么叫专业 这样才专业 呵呵😄 +1
        • 好像这些不是独立变量,例如挂牌价与其他因素相关,面积与有几个车库相关,也与有几个卫生间数量相关。因此这些因素不能并列。 +1
      • 再看一个房子成否成交主要是由哪些因素决定的
        决定一个房子能否顺利卖出的主要贡献来自于以下因素:1。挂牌价:32%,2,上市的月份:9。4%,地区:8。2%,lot深:5。2%,卫生间数量:4。7%,面积:4。5%,地下室类型:2。3%,lot宽:1。9%,结论:一个在错误时间上市房子可能把很多本身的硬条件优势抹掉,买家捡漏的机会。
        • 说句实话,你的数据图表太专业了,作为普通人我看不太懂。另外你例举的因素的次序可以理解,好奇这个具体的百分比是怎样计算出来的? +11
      • 你是坐沙发的,你确定你在船头给出使用说明之前看清楚看懂了? +25
        • 知之为知之,不知为不知,这套东西我是完全不懂,现在正向船头网友从零学起 :) +1
      • 根据模型给每个房子的售出难易度打分、最容易售出的前20%的房子成功售出比率是51%, +1
        最难售出的后20%房子的成功售出率是10%,第二张图是经过打分有的放矢和瞎猫碰死耗子买房法的成功率区别、蓝色直线是瞎猫碰死耗子买法、曲线是经过打分先对自己要买的房子有一个热房冷房的认知以后去买
        • 附图 +1

           

    • 你整这么复杂的数据 李大师这么看得懂?哈哈 +1
      • 我希望李经济提供有价值的数据, +2
        不是把ZOLO的数据变个花样给人看,哪怕盼跌,人上市第一天你就带买家去下个8折的offer,不光卖家恼火,卖方JJ难堪,长此以往还把自己名声搞臭,卖家避之不及,成交是水到渠成的事,自己的出价和对方要价差距太大,要么是卖家要价过高,要么是自己出价太低,第一种情况就需要等卖家意识到这一点主动降价再去谈,但又不能等过头,第二种情况要合理引导客人,适当时间要调整心理价位到卖家很大可能能接受的底限以免错失良机,希望李军能提供这方面的真实数据。
        • 你这个经纪非常有意思,你怎么做的工作, +41
          那是你的事情。你为什么要求我也按你的方式方法做呢?我们经纪之间,即便有竞争,也是要通过谁提供给客户更好的咨询,更好的服务,更真实,更及时的信息这个方面来。如果你做的比我好,人们自然而然就会相信你,支持你!你犯不上与我叫号,要我按你的方式,方法做!不同人各有不同的想法,且勿强加于人!实话告诉你,我不愿与你直接冲突,原因我已经告诉过你,作为经纪,我不想像市场卖菜的业主之间的那样式的,我想我们之间还是绅士一点,文明一点对你,对大家都好一些!
          • 我觉得李大师的图表就是把treb数据load到excel 里面 然后偷偷摸摸加工一下 这个谁都会 而船头是用数学模型建模。两个一个天上一个地下 的确没法比,而且也学不会 +2
          • 你这个人很奇怪,为什么觉得我要和你竞争,我要和你竞争早把我自己的微信贴上去了,这里JJ有很多,为什么我不和他们竞争就只和你竞争?以前有个鲁达也发软文,为什么我特别赞同他? +1
            你做的东西有问题,一味给不切实际的人吃糖,既然发在公共论坛上,就应该允许别人发表不同意见,我发的东西,你有不同意见也可以指出来嘛。一有不同意见就上纲上线给人套高帽子就是变相搞文字狱。就事论事,你发那些图里的曲线,TREB的原始数据里有吗?没有的话你为什么说你提供的是真实数据?如果是你通过数据挖掘方法提炼出来的,model information呢?你如果直接把ZOLO的数据贴上来,我相信不会有人有异议,少了几根曲线,别人还看得清楚,不容易歪曲理解,就是真实数据。
          • 一句话 彻底哑炮哑炮 +1
          • 失误,去年在约克论坛你把其他区的数据都放上了,唯独OSHAWA抹去了最后月份的跌幅,使趋势线由向下变成了向上,而其他区都是向下的,网友当场指出,你们反而群起攻击,最后把帖子删了。这相同的手法也是失误? -czczcz(看得清); 01:23 +1
        • “枫下觅巢”的朋友们, +1


          您们好!今天我是以“北极熊”名义最后一天发信息了。在过去的日子里,不论是我们之间有相互有争议的,还是相互支持的,我们都难得有机会彼此相互探讨一些共同关心的问题。我从您们身上学到一些非常有益的东西。为此,我由衷地感谢您们!

          北极熊在此感谢大家!

          再见!
          • 希望你不要忘了一个经纪应该有的操守、经纪不是经济学家,靠打压一方博取另一方的欢心来拉客户手法只会让你的职业道路越走越窄、希望你多学一学一个叫frank的JJ、发一些操作层面的实战经验、你那些空洞的大势分析取悦的其实是想利用你满足自己嫉妒心的社会脱节者 +1
            是经经最应该避免的一类客人、这类人要求不切实际、对房屋市场的认知还停留在10多年前、并且极端自我中心、对别人及其吝啬、斤斤计较、一分钱掰成两分花、别人欠他10块钱能念叨半年、认为经纪的工作最不值钱的其实也是这类客人。
            • LOL, 这个贴子早该卷起来了,向你这样交点赞助,买通论坛给自己做广告的JJ, 才是没有职业操守! +20
              • 是谁在做广告? +2
                • 这个帖子的楼主呗,这么长的帖子都不热点? +18
                  • 这是有价值的技术贴,技术贴懂吗?对论坛有贡献的帖,不是你车轱辘话翻垃圾那种。 +1
                    • 哈哈 笑死
      • 你看懂了吗?麻烦给解释一下。 +27
        • 没有 不过估计李大师更是够呛够呛呀
    • 虽然看不懂,但是应该更精确。+1 +2
    • 你是地产经纪??? +24
      • 我是不会做图的JJ。 +2
      • 没想到 船头 同学 也是经纪 ,加拿大也是很郁闷的地方 +18
    • 船头那么辛苦说了那么多,有几个看懂的出来说说。我肯定是笨,看不懂,不过看来和我一样笨的人不少。船头不如来几个具体的case然后结合你的理论给个一一比较说明有意义。太高深的东西不适合非专业吃瓜群众。尤其你例举的诸多因素都是不可量化的, +19
      好奇你的百分比是按什么算出来的?
      • 谢谢,那些东西一句两句说不明白,用白话说就是,一群小孩有听话的有不听话的,老师要让自己班级评分好,只要抓住最不听话的那几个小孩就行,有一套评估体系。专业的说法见链接 +1
    • 地产数据的网站不都是这个嘛,不然怎么估价,网站标配。至于因子和权重的准确性嘛。 +8
    • 买房用得着这么复杂吗?其实很简单,哪天银行开始放水了,哪天再投资。到时候,管你因子还是不因子,bidding war ,钱多的说话。至于自住的,已经晚了,没法上车,最好一辈子别上车,永远租房最好了。 +8
      • 买卖房当然要考虑仔细和多方位考察,卖多1%的随随便便也是几千上万块的。就是年薪10万,这卖多的1%也够攒个半年一年的。钱多不咬手嘛。 +1
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