（原标题：上海链家刻画 新生代消费群像）

同时，链家还通过刻画新生代消费群像，分析购房者性别年龄、收入、家庭状况、需求偏好、消费习惯等数据，以数据搭建购房者个性化需求指标，更好地为他们提供服务。目前链家大数据中，描绘一套房子有300多个维度，“在实际中可能还不止这300多个维度”，陈泽帅提到，“因为不同的小区，不同楼层、不同户型、不同街区和商业状况都会直接影响到客户的选择与房源的估价，我们所要做的就是通过各种算法搭建样本模型，多元呈现房源图谱，比消费者更懂这套房。”
在此背景下，能够支撑机构化运营的大数据搭建就显得尤为重要，借助庞大的数据资源，未来中介机构可以通过净流入人口数、租金收入比等数据考察哪些城市的租赁市场有机会，以此来决策公司的扩张和收缩。还可以根据建立的房屋和客户数据模型，提供精准服务……在大数据技术的积累和运用中，不断推动房产中介行业向机构化运营转变。
数据透视租赁市场新机遇
大数据解决住房交易“痛点”
此次论坛邀请了上海交通大学安泰经济与管理学院特聘教授陆铭、链家研究院院长杨现领、上海链家运营管理中心总监陈泽帅、摩拜华东区总经理姚呈武、上海自如总经理周艺君，以及行业协会有关领导、各界嘉宾、媒体等。上海链家市场中心总经理陈敏作开场致辞。他们分别从租赁、城市规划、购房数据等多个维度为大家用大数据解读城市生活。
“大家都知道大城市非常重要的特点是人多，而且密度高，所以很多人觉得人多了密度高了以后不好，因为我们都憎恨人口密度高的城市。但是可能大家忘了一点，恰恰是人口密度高的城市，在这个城市会有活力，会有大量的经济活动创造机会，就业的收入和创造机会，所以我们有必要问城市活力来源于哪里。我们不希望在一个没有生命创造能力的城市。”陆铭说。

陆铭指出，这些大数据放大到城市管理中，更加成为影响购房决策的因素。比如，地块更新会使周边受到影响的居民更换通勤起点的概率平均提高3.15%，通勤起点距市中心的距离变动平均增加约1624米；公共服务资源过于集中加重交通需求。
罗韬
陈泽帅指出，一直以来，链家借助大数据来解决与“住”有关的问题。比如用大数据所构建的“真房源”行动。链家通过专业算法整合亿万大数据，为每套房源标记唯—ID，打造了准确可靠的真房源数据库，通过链家平台，购房者不仅不用担心虚假房源，还可以在线上进行“看房”，房子周边的环境、配套皆准确且真实，省去了线下看房费时费力的麻烦。
“大数据可以帮我们进行一些城市管理的改进和优化，同时在我们城市里碰到一些问题的时候，不要总觉得城市建设问题是因为人多导致的，也不要因为觉得现在街上有一些差不多的问题人口密度高是不好的，其实是好事，街道密是好事，可能有利于这个城市减少通勤的需要。”陆铭说。
大数据显示，租赁市场中客群为中等收入水平年轻人，他们通常以合租为主，人均居住面积在10~20平方米之间，租金支出集中于1500~3000元。无论是国内一线城市还是国际大都市，人均租赁面积均小于人均居住面积，租金相对房价涨幅更平缓。虽然未来租赁市场发展空间巨大，但也困难重重。杨现领表示，租赁的本质在于运营，而运营的核心在于服务，因此租赁本质就是基于人的服务，要想建立系统、规范的标准化服务体系，在国外已经成熟发展的机构化运营成为借鉴之道。据了解，美国机构化运营机构持有或管理运营的租赁房屋数量占比超过30%，日本超过80%，而我国目前尚不足2%，未来发展空间巨大。

杨现领在论坛上分享了多组数据，从租赁市场的客群、租金回报、运营管理与土地供应和商品房关系等多维度探讨租赁市场整体生态及未来发展趋势。
城市“衣食住行”中，关于“住”的数据越来越多，反映出城市与居住、规划与居住之间的关系也越来越密切。论坛上，一组数据显示，当孩子6岁时一个家庭的置换需求达到高峰；换房迁入迁出比低的板块，增加相关配套与其成正比关系；此外，道路密集程度、十字路口多少，与消费活力、城市居住也存在着各种紧密关系。
链家一直在通过数据不断提升服务品质。此外，上海链家更加把大数据的安全问题作为重中之重，通过多措并举联防联控，绝对不允许泄露包括不限于客户身份、职业、财产隐私、私人照片等隐私信息。

“链家一方面以开放的态度，第二方面我们对大数据也非常谨慎，在安全性上面也做到了很好的保护，特别是保护客户的隐私，特别是成交的客户对链家特别信任，我们对他的成交数据包括个人的财产和通讯方式都做了安全脱敏处理，所以虽然我们可能既开放，又同时在安全上做了一些保护措施，其实可以让更多对大数据有兴趣的人参与到里面。”陈敏说。
8月23日，由第一财经和上海链家联合主办的2017城市大数据论坛在浦东星河湾酒店成功举办。论坛上，各方专家将这些发生在城市居住与生活中的每一个结论，都通过大数据将其背后的价值挖掘出来。
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