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        公務(wù)員期刊網(wǎng) 論文中心 正文

        網(wǎng)絡(luò)爬蟲下的房地產(chǎn)評估測評系統(tǒng)研究

        前言:想要寫出一篇引人入勝的文章?我們特意為您整理了網(wǎng)絡(luò)爬蟲下的房地產(chǎn)評估測評系統(tǒng)研究范文,希望能給你帶來靈感和參考,敬請閱讀。

        網(wǎng)絡(luò)爬蟲下的房地產(chǎn)評估測評系統(tǒng)研究

        [摘要]針對傳統(tǒng)房地產(chǎn)評估行業(yè)存在的問題構(gòu)建了新的流程優(yōu)化方案,基于該流程方案設(shè)計了利用python網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng)大量住宅型房地產(chǎn)數(shù)據(jù)的測評系統(tǒng)。同時闡述了該測評系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)和資產(chǎn)評估市場法得出比準(zhǔn)價格,該價格作為依據(jù)為評估師的執(zhí)業(yè)結(jié)果進行判斷評分,有助于降低評估誤差,進一步規(guī)范評估市場。

        [關(guān)鍵詞]python爬蟲;住宅型房地產(chǎn)評估測評系統(tǒng);評估價值測評

        一、引言

        在傳統(tǒng)房產(chǎn)評估過程中,委托方和評估機構(gòu)可能會存在利益共謀,從而損害第三方利益。單個評估企業(yè)對資產(chǎn)評估所得到的結(jié)果也難免存在失誤。如果評估公司的評估結(jié)果與委托方預(yù)期差距較大時,委托方會選擇重復(fù)評估,浪費人力和物力。這些問題都不利于評估行業(yè)的健康發(fā)展。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,評估行業(yè)如何在大數(shù)據(jù)環(huán)境下獲得所需要的評估數(shù)據(jù)變得日益重要。近年來,我國資產(chǎn)評估行業(yè)努力推進評估行業(yè)大數(shù)據(jù)建設(shè),很多學(xué)者積極探索資產(chǎn)評估信息化。吳穎(2016)認(rèn)為房地產(chǎn)的三種評估方法由于過分依賴資產(chǎn)評估師的經(jīng)驗,從而對評估結(jié)果的公信力存在一定的影響。鑒于此,本文引入第三方監(jiān)督機構(gòu),借助房地產(chǎn)價值評估測評系統(tǒng),提高評估結(jié)果的準(zhǔn)確性和評估行業(yè)的公信力。胡蘭,段禾青(2018)提出了在資產(chǎn)評估行業(yè)利用大數(shù)據(jù)與云計算相結(jié)合,用以彌補分析階段人工信息處理出錯的可能,并提出構(gòu)建評估大數(shù)據(jù)智能化平臺,不足之處在于尚未闡述如何構(gòu)建評估大數(shù)據(jù)智能化平臺以及如何獲得平臺的數(shù)據(jù)。為了彌補這一不足,本文融合政府、房產(chǎn)交易市場、互聯(lián)網(wǎng)和財務(wù)軟件四個層面數(shù)據(jù)來源,經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后組成了數(shù)據(jù)倉庫,為構(gòu)建評估大數(shù)據(jù)智能化平臺提供了思路。董睿琳,董楠(2019)提出了利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取數(shù)據(jù)資源和利用大數(shù)據(jù)進行自動估價系統(tǒng)。在此基礎(chǔ)上本文提出了利用python構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)爬蟲以及如何利用爬蟲獲取數(shù)據(jù)、獲取互聯(lián)網(wǎng)上哪部分?jǐn)?shù)據(jù)等內(nèi)容,以實現(xiàn)快速、高效、大面積的爬取數(shù)據(jù)。本文利用基于python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)將互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)資源與住宅型房地產(chǎn)價值評估測評系統(tǒng)結(jié)合,自動進行分析計算,為評估結(jié)果提供了一定的參考依據(jù),有助于降低評估誤差,進一步規(guī)范了評估市場。

        二、評估流程優(yōu)化

        住宅型房地產(chǎn)評估流程優(yōu)化是指轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)價值評估觀念,引入獨立的第三方監(jiān)督機構(gòu),利用大數(shù)據(jù)技術(shù)介入結(jié)果檢查,同時管理評估行業(yè)的信用評級,從信譽方面把控評估公司的評估資質(zhì),淘汰掉不符合要求的評估公司,促進市場的良性競爭。監(jiān)管部門的引入,不僅保證了評估結(jié)果的可靠性,還可降低評估風(fēng)險,減少重復(fù)評估對資源的浪費,有利促進評估行業(yè)的發(fā)展。委托方在市場上評估需求,以公開招標(biāo)的形式吸引合格的評估公司,并依據(jù)評估公司信譽評級進行業(yè)務(wù)委托。監(jiān)管部門對評估公司評估過程介入監(jiān)管,首先對資產(chǎn)評估師現(xiàn)場采集的照片及底稿進行審計審核,若審核不符合要求則對評估公司進行評級扣分,若信息無誤則將數(shù)據(jù)錄入測評系統(tǒng)中進行下一步的分析。測評系統(tǒng)的分析階段利用市場法、收益法或成本法對數(shù)據(jù)進行處理,得出比準(zhǔn)價格,并將其與評估公司的結(jié)果進行比較,若評估公司的結(jié)果與該價格偏離度較低,說明評估公司評估質(zhì)量良好,委托方可接受該結(jié)果無需重復(fù)評估。最后監(jiān)管部門會依據(jù)結(jié)果的準(zhǔn)確性對評估公司信譽進行評分,并更新公司信譽評級。該信譽將會影響委托方對評估公司的選擇。

        三、住宅型房地產(chǎn)評估測評系統(tǒng)設(shè)計

        依據(jù)評估房產(chǎn)優(yōu)化后的流程設(shè)計針對監(jiān)管方的測評系統(tǒng)。該系統(tǒng)特色之處在于數(shù)據(jù)采集除利用財務(wù)報表等結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)外,還通過基于python的網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)采集互聯(lián)網(wǎng)上龐大的非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)信息。系統(tǒng)采集的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是房產(chǎn)評估的整體依據(jù),因此本系統(tǒng)利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)資源,全面的獲取住宅型房地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)信息,有助于提高評估公正性和真實性。住宅型房地產(chǎn)價值評估測評系統(tǒng)擁有三個功能模塊:數(shù)據(jù)采集、價值評估以及信譽反饋,下面分別對其進行介紹。

        (一)基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的數(shù)據(jù)采集下面將對數(shù)據(jù)的主要來源進行闡述,并利用python語言設(shè)計網(wǎng)絡(luò)爬蟲對住宅型房地產(chǎn)的基本信息進行抓取。1.數(shù)據(jù)采集來源數(shù)據(jù)的獲取主要來自以下幾個方面:(1)政府層面信息來源。獲取資產(chǎn)評估協(xié)會的行業(yè)指導(dǎo)、評估案例,以及政府部門在相關(guān)網(wǎng)站上的相關(guān)評估標(biāo)準(zhǔn)、細(xì)則,如土地級別圖、基準(zhǔn)地價表等,這是利用基準(zhǔn)地價系數(shù)修正法得到評估范圍的前提。(2)從房地產(chǎn)中介獲取數(shù)據(jù)信息。房地產(chǎn)中介掌握大量的買賣雙方的交易信息,因此能夠很好地反映市場需求和房地產(chǎn)價格,為測評系統(tǒng)的價值評估范圍提供較大的參考依據(jù)。(3)財務(wù)報表數(shù)據(jù)。在使用收益法對房地產(chǎn)進行評估時,需要利用財務(wù)報表的相關(guān)信息。使用企業(yè)普及度較高的財務(wù)軟件,可實現(xiàn)對財務(wù)報表數(shù)據(jù)的收集。(4)運用爬蟲獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)?;ヂ?lián)網(wǎng)是一個巨大的信息庫,它提供了實時、快捷的海量信息?;趐ython技術(shù)的網(wǎng)絡(luò)爬蟲能夠穩(wěn)定高效的從大型網(wǎng)站中進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)爬取,為得出評估價值區(qū)間提供保障。通過上述四種主要渠道獲取并存儲數(shù)據(jù),利用數(shù)據(jù)倉庫加工這些異構(gòu)的數(shù)據(jù)源,消除掉數(shù)據(jù)源中的不一致,最終得到一個數(shù)據(jù)源的有效集成,從而構(gòu)建一個包含完整數(shù)據(jù)信息的評估大數(shù)據(jù)智能化平臺。網(wǎng)頁下存在的大量非結(jié)構(gòu)數(shù)據(jù)信息雖然價值高,但因數(shù)量龐大、結(jié)構(gòu)復(fù)雜而采集較為困難,因此下面主要介紹利用網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)獲取互聯(lián)網(wǎng)下房產(chǎn)市場上大量數(shù)據(jù)的過程。2.網(wǎng)絡(luò)爬蟲爬取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源本系統(tǒng)設(shè)計數(shù)據(jù)采集模塊,通過python的語言編寫網(wǎng)絡(luò)爬蟲,抓取的內(nèi)容包括:(1)互聯(lián)網(wǎng)上的住宅房地產(chǎn)信息。具體包括某一地區(qū)房產(chǎn)位置、交易價格、建筑面積、房屋戶型、裝修情況、產(chǎn)權(quán)年限、所在樓層、戶型結(jié)構(gòu)、建筑類型、建筑結(jié)構(gòu)、配套電梯等。(2)政府部門在相關(guān)網(wǎng)站上的相關(guān)評估標(biāo)準(zhǔn)、細(xì)則。由于互聯(lián)網(wǎng)上的房產(chǎn)數(shù)據(jù)內(nèi)容龐大,并且信息往往不集中,數(shù)據(jù)的獲取存在一定的難度,因此下面主要闡述從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的房地產(chǎn)基本信息。首先系統(tǒng)根據(jù)一定的網(wǎng)頁分析算法過濾掉與住宅型房地產(chǎn)主題無關(guān)的鏈接,保留有用的鏈接,然后對這些連接下的網(wǎng)頁進行下載并對網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)進行分析,最后利用一定的算法獲取網(wǎng)頁下的房產(chǎn)基本信息并完成數(shù)據(jù)存儲。以鏈家房地產(chǎn)網(wǎng)站為例,在該網(wǎng)站搜索某市住房信息,可得到該市不同地區(qū)住房情況,點擊具體某一房源,在二級網(wǎng)站中查閱到該房源詳細(xì)的信息,因此需要獲取的房產(chǎn)詳細(xì)信息存儲在二級界面中。對房地產(chǎn)網(wǎng)站進行元素審查發(fā)現(xiàn),首先需要對主頁面進行爬蟲設(shè)計,對該主網(wǎng)站樹形結(jié)構(gòu)下載后進行DOM樹遍歷,并利用正則表達式提取其中包含的二級網(wǎng)站url。對于抓取到的第二層網(wǎng)站鏈接,繼續(xù)對其網(wǎng)頁結(jié)構(gòu)進行分析,確認(rèn)好需要的數(shù)據(jù)所存在的位置后,對該網(wǎng)頁下的房產(chǎn)基本信息解析和數(shù)據(jù)的提取,最后將抓取到的信息經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗,刪除掉一些空行、錯誤的數(shù)據(jù)后保存在數(shù)據(jù)庫中,以保證數(shù)據(jù)的有效性和可用性。二級鏈接中的數(shù)據(jù)可以讓采集到的數(shù)據(jù)更加充實完善,從而提高資產(chǎn)評估的準(zhǔn)確性。

        (二)基于市場法的價值評估由于大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易市場越來越活躍,市場法評估大數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值具有明顯優(yōu)勢,因此下面主要介紹利用市場法得出住宅型房地產(chǎn)的比準(zhǔn)價格。在基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲的數(shù)據(jù)采集模塊中,網(wǎng)絡(luò)爬蟲已將從互聯(lián)網(wǎng)上爬取到的大數(shù)據(jù)信息存入數(shù)據(jù)庫,方便后續(xù)數(shù)據(jù)的查詢與調(diào)用。對評估人員現(xiàn)場勘察記錄底稿進行審計后,將住房基礎(chǔ)數(shù)據(jù)錄入測評系統(tǒng)中。錄入的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)是測評系統(tǒng)分析匹配相似房地產(chǎn)的基礎(chǔ)。測評系統(tǒng)通過對錄入的數(shù)據(jù)進行模糊查詢,從數(shù)據(jù)庫中調(diào)用出全部與目標(biāo)房產(chǎn)具有相似度的樓房參照物,利用計算機內(nèi)部算法對參照物屬性進行區(qū)域修正和個別因素修正等計算后,根據(jù)參照物的相應(yīng)權(quán)重,采用加權(quán)平均法計算得出評估對象的比準(zhǔn)價格。該測評系統(tǒng)在分析階段還可以與評估專家模塊相結(jié)合,利用其包含的專業(yè)知識解決在分析房地產(chǎn)價值的過程中存在的特殊、專業(yè)性的問題,有利于提高評估的規(guī)范性和工作效率,降低業(yè)務(wù)成本。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢在于可以將全部既有較高相似度的房產(chǎn)數(shù)據(jù)匹配出來進行計算,彌補了因人工精力有限,難以對全部具有相似屬性的房產(chǎn)進行因素修正的缺陷。最后對結(jié)果求取加權(quán)平均值計算得出的結(jié)果區(qū)間。與人工相比利用大數(shù)據(jù)信息化所得到的結(jié)果正確率與準(zhǔn)確性更高。另外,由于大數(shù)據(jù)常與可視化工具組合完成對相關(guān)數(shù)據(jù)的分析,因此還可利用本系統(tǒng)中存在的房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)進行可視化分析,通過對可視化的分析結(jié)果進行觀察,可以發(fā)現(xiàn)評估行業(yè)中普遍存在的問題,對政府的決策、評估政策的制定等都具有一定的幫助作用。

        (三)信譽反饋評估測評系統(tǒng)的信譽反饋機制是指利用系統(tǒng)價值評估階段計算得到的比準(zhǔn)價格與評估公司報告中的評估結(jié)果進行比較,根據(jù)偏離度對評估公司進行打分。若評估結(jié)果符合比準(zhǔn)價格或與比準(zhǔn)價格偏離度較小,則說明評估公司的評估結(jié)果與該系統(tǒng)差異度較小,準(zhǔn)確度較高,該公司展開評估工作較為有效,委托方可放心使用該評估結(jié)果無需重復(fù)評估。若評估結(jié)果與該比準(zhǔn)價格偏離度較大,說明該公司的評估結(jié)果可信度較低,則監(jiān)管部門應(yīng)該對該公司的信用評級進行扣分。由于委托方對評估公司的委托主要依據(jù)該公司評估的信用評級,當(dāng)公司的信用評級降低到一定程度后,該公司將會失去大部分的評估市場,只能通過降低服務(wù)價格或提高評估質(zhì)量來轉(zhuǎn)型,否則將會被市場淘汰。這一定程度上幫助市場篩選掉不符合要求的公司,從而促進評估產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。綜上,針對監(jiān)管部門的住宅型房地產(chǎn)價值評估測評系統(tǒng)的設(shè)計,利用互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術(shù)相結(jié)合,通過網(wǎng)絡(luò)爬蟲獲得的數(shù)據(jù)為后續(xù)分析打下了基礎(chǔ),使得價值評估階段擁有價值較高的參考依據(jù)。計算機相較人工能夠處理更多的數(shù)據(jù)信息,得出的評估價格更精確,從而為評估公司的結(jié)果提供了參考依據(jù)。

        [參考文獻]

        [1]劉琦,童洋,魏永長,等.市場法評估大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的應(yīng)用[J].中國資產(chǎn)評估,2016(11):33-37.

        [2]陳偉,孫夢蝶.基于網(wǎng)絡(luò)爬蟲技術(shù)的大數(shù)據(jù)審計方法研究[J].中國注冊會計師,2018(14):76-79.

        [3]周云.一種基于大數(shù)據(jù)的品牌資產(chǎn)評估方法及系統(tǒng)[P].權(quán)力要求書,2016.

        [4]胡蘭,段禾青.大數(shù)據(jù)時代資產(chǎn)評估行業(yè)現(xiàn)狀及發(fā)展分析[J].綠色科技,2018(23):41-42.

        [5]董睿琳,董楠.基于房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)的自動股價系統(tǒng)研究[J].智能計算機與應(yīng)用,2019,9(3):276-280.

        [6]姜楠,王景升.資產(chǎn)評估[M].大連:東北財經(jīng)大學(xué)出版社,2018:94-112.

        作者:陳思宏 劉紫儀 單位:青島科技大學(xué)

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