房地产租金动态监测系统技术方案

本发明专利技术涉及大数据分析技术领域，具体涉及房地产租金动态监测系统，包括采集端、服务器和交互端；采集端根据房地产类型和所处时期采取对应的租金监测策略，房地产类型包括商业和住宅，将采集到的租金数据导入租金数据库进行排序并储存得到案例价格数据；服务器从租金数据库中导出租金数据进行处理得到租房价格样本，筛选租房价格样本并将各时间点的数据进行标准转换，建立预估价值曲线，最终计算出最新租金；当客户向交互端查询租金，交互端从服务器获得最新租金并反馈建议租金。本方案提高了房地产租金的动态监测能力和租金评估的准确。房地产租金的动态监测能力和租金评估的准确。房地产租金的动态监测能力和租金评估的准确。

【技术实现步骤摘要】
房地产租金动态监测系统


[0001]本专利技术涉及大数据分析
，具体涉及房地产租金动态监测系统。

技术介绍

[0002]随着房价的持续增长，当代人租房需求日益提高。目前房屋租金通常由房东开出，房东对租金定价的主观性太强，很难开出一个合理的价格，存在漫天要价导致无人租住浪费租房资源的情况。租户租房较急时对比较少也会导致自身承受虚高的房价，一些租房网站存在虚假信息恶意降低价格搅乱市场的情况，租户很难得到真实、准确可靠的租金信息。
[0003]针对上述问题，现有技术通过数据处理将虚假数据和垃圾数据过滤以求获得更准确的租房价格。然而，现有技术虽然准确度得到提高，但是仍然不够完善，一方面没有考虑到租房所处时期的问题，将租房的高峰期的数据和一般租金的数据混合计算，导致对租金的估算处于虚高水平；另一方面也没有考虑房地产的类型，将商用租房和普通的住宅租房一起计算，导致信息准确度降低，使进行租金查询的租户查到了不够准确的信息从而产生损失。
[0004]因此现在急需一种计算方式更完善更科学，对各种影响房屋租金的因素考虑更周全的租金监测系统，能够针对不同类型、不同所处时期的房屋租金进行更加科学合理地评估。

技术实现思路

[0005]本专利技术公开了房地产租金动态监测系统，用来解决房屋租金估算动态性差、准确度低的技术问题。
[0006]本专利技术提供的基础方案为：房地产租金动态监测系统，包括采集端、服务器和交互端；
[0007]采集端：用于根据租金监测策略实时采集租金数据，并将采集到的租金数据发送给服务器进行储存；
[0008]服务器：将采集到的租金数据进行排序并储存得到租金数据，对租金数据进行筛选得到租房价格样本，按照租金数据处理方法处理租房价格样本得出最新租金。
[0009]本专利技术的工作原理及优点在于：采集端根据租金监测策略实时采集租金数据，获得更准确的实时租金；服务器处理数据时会进行筛选并按照租金数据处理方法计算出最新租金。
[0010]本专利技术房地产租金动态监测系统，采集多个对计算租金有影响的数据，对租金数据进行筛选得到租房价格样本，避免引入差距较大的样本计算导致租金预估虚高，提高了租金数据计算的准确性；同时实时更新租金数据，保证最新租金的时效性，从而避免使用户查询到不够准确的信息，提高了客户使用该系统的体验。
[0011]进一步，还包括交互端，所述交互端用于供客户查询租金，所述交互端从服务器获得最新租金并反馈建议租金。
[0012]有益效果：将服务器计算出的最新租金反馈给客户，并给出建议租金，使客户在租房或出租房屋时能够参考合理的租金，避免因租金不合理产生亏损。
[0013]进一步，所述租金监测策略包括根据房地产类型选择对应的子系统；所述房地产类型包括商业和住宅，所述子系统包括商业租金子系统和住宅租金子系统。
[0014]有益效果：将商业租金和住宅租金分开使用不同的子系统进行监测，一方面提高了数据处理的合理性，使计算结果更准确，另一方面提高了数据的独立性，使房地产租金动态监测系统更加稳定，不会因为丢失一部分数据导致系统整体瘫痪。
[0015]进一步，筛选的过程包括季节性数据调整和异常数据调整；所述季节性数据调整为根据算法模型将季节性数据进行调整，使季节性数据扁平化。
[0016]有益效果：经过筛选的数据更加准确可靠，更能反映实际情况，从而使计算出的最新租金更准确，季节性数据和一般租金数据之间的差异较大，且季节性数据相比一般租金数据而言少得多，将季节性数据扁平化，能够避免季节性数据过大的差异干扰一般租金数据，获得更为准确租金数据。
[0017]进一步，所述异常数据调整策略包括：
[0018]步骤1：检测样本中的缺失数据、过量数据、偏离数据、可疑数据和异常数据变化趋势；
[0019]步骤2：分析样本数据的误差、极值以及确定是否符合正常值范围；
[0020]步骤3：保留正常数据，删除缺失数据和可疑数据，修正过量数据及偏离数据；
[0021]步骤4：获取数据反馈，重新检测确保数据正常。
[0022]有益效果：提高了租金数据的可靠性，使计算出的最新租金更准确。
[0023]进一步，应用房地产租金动态监测系统包括以下步骤：
[0024]S1：按照租金监测策略实时采集租金数据并发送给服务器，服务器对租金数据进行筛选，得到租房价格样本，并根据房地产类型分配到对应子系统下；
[0025]S2：导出租房价格样本，将各时间点的租金数据进行标准转换，得到相同标准下的相关数据，所述相关数据包括案例数n、时间轴参数b、案例价格D、户型价格G、片区相同户型均价；
[0026]S3：根据相关数据计算各个时间点的理论租金；
[0027]S4：将理论租金代入回归方程并建立预估价值曲线；
[0028]S5：交互端获取客户的需求参数并发送给服务器，服务器匹配计算公式并计算最新租金并反馈给客户，所述需求参数包括房地产类型、房屋位置、面积、物业类别、户型。
[0029]有益效果：引入多个与影响租金的相关参数，使得到的理论租金更加科学合理，增加相关参数计算出的理论租金就越接近相同要求下的实际租金，预估价值曲线能够使客户更直观地看出最新价格的实时走向，帮助客户更好地安排租房或出租计划。
[0030]进一步，根据所述相关数据计算理论租金的方法包括：
[0031][0032]为各截止时间点的理论租金，e为自然常数，r为建筑面积系数，h为装修情况系数，c为样本向量映射长度，k为户型价格时间点向量映射。
[0033]有益效果：引入了样本量及时间对租金的影响，计算出的理论租金随时间的变化
更贴合实际，一定范围内随着样本量增大获得的理论租金将更准确。
[0034]进一步，所述计算最新租金的回归方程为：
[0035][0036]其中i为实数，为第i个样本理论租金与第i+c个样本理论租金的协方差。
[0037]有益效果：根据回归方程即可画出预估价值曲线，能够更加直观的看出租金随时间变化的趋势。
[0038]房地产租金动态监测方法，包括以下步骤：
[0039]第一步：采集端根据房地产类型选择对应的租金监测策略，并对该房地产类型进行实时的租金监测，采集租金数据；
[0040]第二步：服务器对储存的租金数据进行排序和筛选得到租房价格样本，按照租金数据处理方法处理租房价格样本得出最新租金；
[0041]第三步：交互端通过识别用户需求记录展示历史记录的实时价格变化趋势。
[0042]有益效果：了解该方法能够更加方便快捷地使用房地产租金动态监测系统。
[0043]房地产租金动态监测方法存储介质，包括用于储存房地产租金动态监测系统的存储介质。
[0044]有益效果：通过该存储介质能够更加方便地携带或传输房地产租金动态监测系统。
附图说明
[0045]图1为本专利技术房地产租金动态监测系统实施例的流程图。<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.房地产租金动态监测系统，其特征在于：包括采集端、服务器和交互端；采集端：用于根据租金监测策略实时采集租金数据，并将采集到的租金数据发送给服务器进行储存；服务器：用于将储存的租金数据进行排序和筛选得到租房价格样本，按照租金数据处理方法处理租房价格样本得出最新租金。2.根据权利要求1所述的房地产租金动态监测系统，其特征在于：还包括交互端，所述交互端用于供客户查询租金，所述交互端从服务器获得最新租金并反馈建议租金。3.根据权利要求1所述的房地产租金动态监测系统，其特征在于：所述租金监测策略包括根据房地产类型选择对应的子系统；所述房地产类型包括商业和住宅，所述子系统包括商业租金子系统和住宅租金子系统。4.根据权利要求3所述的房地产租金动态监测系统，其特征在于：筛选的过程包括季节性数据调整和异常数据调整；所述季节性数据调整为根据算法模型将季节性数据进行调整，使季节性数据扁平化。5.根据权利要求4所述的房地产租金动态监测系统，其特征在于，所述异常数据调整策略包括：步骤1：检测样本中的缺失数据、过量数据、偏离数据、可疑数据和异常数据变化趋势；步骤2：分析样本数据的误差、极值以及确定是否符合正常值范围；步骤3：保留正常数据，删除缺失数据和可疑数据，修正过量数据及偏离数据；步骤4：获取数据反馈，重新检测确保数据正常。6.根据权利要求2所述的房地产租金动态监测系统，其特征在于，应用房地产租金动态监测系统包括以下步骤：S1：按照租金监测策略实时采集租金数据并发送给服务器，服务器对租金数据进行筛选，得到租房价格样本，并根据房地...

【专利技术属性】
技术研发人员：罗潇，
申请(专利权)人：重庆汇集源科技有限公司，
类型：发明
国别省市：