在房地产大数据领域抢占先机的链家，这次能走多远？

文 | 线团儿

在房地产服务业中，很难有企业将传统房地产和大数据结合的如此完美。自2008年筹建“楼盘字典”以来，链家已经拥有业内独有的相当完备的房屋数据、人群数据和交易数据。囊括全国36个城市7500万套房屋标准信息，拥有约1200TB数据量，每套房屋由300字描述，每天收集行为数据超过30G。

链家大数据库持续保持着更新。凭借“楼盘字典”已经打造出“地图找房”、“房屋智能估价系统”等产品，用于提高相对混乱的房产中介领域的成交率。与此同时，在如何更快更精准更广泛获取数据方面，链家也在做着各种尝试。

8月13日，面向计算机科学爱好者的链家算法大赛——“2017计蒜之道”总决赛在链家总部开赛。此次赛事的试题是：链家开放2016年下半年-2017年8月北京成交房源的部分真实数据，让参赛者根据房屋朝向、居室、挂牌价等数据设计算法模型，进行房屋市场价格评估，准确率高者胜。

链家技术副总裁、著名PHP技术专家鸟哥（惠新宸）

房地产服务业作为成交额巨量的第二大行业，买家、卖家、经纪人三方信息不对称一直是行业乱象的重要诱因。这次算法大赛的计算基础——链家房屋智能评估系统，能够通过计算机算法，对链家积累多年的大数据进行分析，从而形成房屋估价和市场成交价格预估。

链家技术副总裁、著名PHP技术专家鸟哥（惠新宸）称，大数据对房地产服务业的本质影响是通过对“房、客、人”三条线的数据积累，提高经纪人的专业度和客户的实际体验，最终提高交易效率。

当被问及链家构建大数据最具挑战的问题时，鸟哥认为，链家大数据的形成比较困难的部分在于数据的整理、收集以及甄别真伪等方面。

比赛现场

“大数据积累是一个漫长且持续的过程，需要长期精细和深入的积累。举个例子，一个房屋临街，这条街吵不吵，会让这个房屋的价格差很多。这些细节需要链家不断的摸索、提升，以求让房屋估值越来越准。”鸟哥认为，房屋估值还有较大的提升空间，链家在大数据领域仍有较长的路要走。

赛程间隙，36氪对鸟哥进行了专访，鸟哥详述了此次比赛的初衷以及对链家大数据平台的未来展望。