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CARTO > 实例探究 > 利用位置智能进行可盈利的商业房地产投资
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Leveraging Location Intelligence for Profitable Commercial Real Estate Investments

技术
  • 分析与建模 - 大数据分析
  • 功能应用 - 企业资产管理系统 (EAM)
适用行业
  • 建筑物
  • 零售
适用功能
  • 采购
  • 产品研发
用例
  • 资产健康管理 (AHM)
  • 时间敏感网络
服务
  • 数据科学服务
  • 测试与认证
挑战
Hodges Ward Elliott 是一家商业房地产投资公司,希望利用数据科学在房地产市场上获得竞争优势。该公司认识到数据科学在房地产行业的潜力,而房地产行业传统上采用此类技术的速度很慢。我们面临的挑战是找到一种有效利用数据科学来了解人群偏好以及这些偏好如何随时间变化的方法。这种理解对于预测房地产趋势至关重要,因为它可以深入了解人们想要在哪里生活、购物和工作。然而,由于房地产行业缺乏现成的数据,获取和分析相关数据是一项重大挑战。
关于客户
Hodges Ward Elliott 是一家商业房地产投资公司,在房地产行业利用数据科学方面处于领先地位。该公司认识到数据科学在理解和预测房地产趋势方面的潜力,一直积极采用新技术和方法来获得竞争优势。该公司认为,了解人群的偏好以及这些偏好如何随时间变化是房地产盈利的关键。为此,他们一直在使用开放数据和开源编程语言 R 来分析数据并识别趋势和模式。他们还一直在使用预测模型来预测纽约市任何特定年份出售建筑物的可能性。
解决方案
该公司转向开放数据,这是世界各国政府发起的一项运动,旨在在线提供所有政府机构数据。这提供了以前无法用于分析的大量数据,尤其是在城市市场内。该公司使用开源编程语言 R 来分析这些数据并确定趋势和模式。他们使用各种数据源,包括出租车流量、城市自行车、银行存款数据、新建许可证等来了解人们的偏好以及它们如何随时间变化。他们还使用预测模型来预测纽约市任何特定年份出售建筑物的概率。该模型基于纽约市税区数据和纽约市销售数据,并使用随机森林建模来提高速度和准确性。该公司还使用空间滞后(一种总结点周围数据点的技术)来提高模型的预测准确性。
运营影响
  • The use of data science and open data has revolutionized Hodges Ward Elliott's approach to real estate investment. The company has been able to gain a deeper understanding of people's preferences and how these preferences change over time, enabling them to make more informed investment decisions. The use of predictive modeling has also allowed the company to predict the probability of a building selling in any given year in New York City, which can be very useful for canvassing operations. Furthermore, the use of mapping as an exploratory tool has enabled the company to quickly visualize data and identify trends and patterns. This has not only improved the company's decision-making process but has also given them a competitive edge in the real estate market.
数量效益
  • Access to thousands of high-quality datasets through open data portals.
  • Ability to quickly create maps and visualize data using the R programming language.
  • Improved predictive accuracy using spatial lag in their predictive models.

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