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我是2014年加入链家的，自从我加入以来，身边的朋友要买房换房的时候，几乎都会问问我：“你掌管着数据，有没有什么内部的系统能够帮我找到性价比高的房子？”听到这样的问题，我挺为难的。二手房业务是链家的主要业务，在链家挂牌的每套房子都是唯一的，推荐动辄上百万的房子比推荐汽车、电脑、手机这些标准的产品要难多了。所以每当遇到这类问题的时候，我都不太敢给朋友一些具体的意见，毕竟怕耽误了人家的终身大事。
谢谢，谢谢在场的每一个你。
与会分享嘉宾有：
ZMENG众盟商业运营VP 曾丽芳
大数据在旅游行业的应用越来越广泛
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今天我们齐聚在上海，上海是一座超级大城市，2010年她成功地举办了第41届世博会。世博会后，“城市让生活更美好”的主题深入人心，链家作为帮助上海人民完成小家梦想的服务践行者，我们也希望贡献出自己的数据能力，让上海这个大家庭变得更美好。
个房CTO 叶文
【大数据周聘汇】：金三银四招聘季，这里有一大堆大数据岗位虚位...
上海脉策数据 汤舸
在场的各位朋友，大家下午好！我是来自上海链家的陈泽帅。感谢前面几位大咖的分享，今天我很荣幸与各位行业翘楚齐聚一堂，来分享和讨论大数据技术在行业中的应用。现在，我谨代表上海链家，为大家分享我们用大数据技术为行业带来的一些改变，让房屋选择更智慧，让交易过程更愉悦，我要分享的主题正是这样一种——“智慧的栖居”。
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当然，一定有人在问，那么，你那朋友最后到底换房成功了吗？我可以老实的告诉各位，他暂时还没有出手置换，作为重大的资产购置决策，我们也相信每个人都有明智的判断，我们尊重用户的每一个决定。另一方面，我们并不担心交易不成交，我们其实很感谢用户在链家上的使用反馈，无论成交与否，用户的购房需求和线上线下行为，都为链家的服务体系提升带来了很大的帮助。对于每一个成功交易或者终止交易的用户，我们都有完善的信息记录，并且在不同的数据环节，都有专业的员工和产品在帮助我们优化数据产品。例如类似我朋友的疑问，小区内的游泳池对住宅的价格影响有多大，会有多少用户因为喜欢游泳而购买？也许我的朋友不喜欢，反过来，我们能否把所有有泳池的小区都找到，推荐给爱好游泳的用户呢？这类问题不断的在链家发生，也不断的在激励着我们的大数据系统变得更加的聪明。
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可是要知道，当你在晴朗的夜晚仰望星空的时候，你最多只能够看到6900多颗星星，但我们的房子有成千上百万套，经济人有两万多位，无论是找合适房子还是找合适经纪人，其实都比找可见的星星难太多。据我了解，在链家成交的用户里，大家都会在做出买卖决策的时候勤奋地在链家网查找房源，这个数字高达746次，之后需要做出34次筛选，跟经纪人做4次左右的聊天，打1次以上的电话，才能敲定看房的行程。再后，平均需要与链家经纪人看3.2次房，才能找到适合自己的房源。
上海链家研究院院长 陈泽帅
北京供销大数据集团探索数据中心运维“新趋势”互联网+房地产，链家比较早的意识到找房这个问题的复杂程度：在典型的互联网商业中，例如电商，“找”的本质是把标准产品推荐给用户；社交、婚恋等应用，“找”的本质是做用户与用户之间的关系匹配或服务。然而在二手房这个领域，我们需要对用户、房屋（业主）、经纪人 三大群体做出匹配和服务。这样的场景，给大数据技术留下了极大的应用空间。
房价网CEO 张效海
刚刚我提到的用户画像标签和经纪人为服务用户做出的准备，都离不开我们对于用户需求的精准定义，而其中的核心就是房屋。上海链家自2005年以来，就开始全面的采集上海的每套房。我们的有超过200人的团队在做这件事，他们几乎跑遍了上海的两万五千个小区，六十一万栋楼。目前被上海链家记录在册的房屋资料达到了七百二十二万余套，几乎涵盖了所有可以在市场上交易的房屋，我们打造了信息庞大的楼盘字典数据库。可以说，我们对于房屋面积、户型、建筑年代等等这些的基本属性，也许比业主本人了解得更清楚。
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