房地產數據如何為Proptech服務

在各行各業的數字化轉型潮流下，房地產行業也在嘗試各種技術以適應市場變化，並積極探索房地產科技（Proptech）的應用。數據，特別是高質量的數據，在房地產科技中扮演著不可替代的角色，其重要性可以體現在許多方面，比如：

大數據與數據分析 – 房地產公司可以從不同來源獲取大量數據，例如内部數據庫，政府公共數據集，社交媒體，各類移動裝置與感測器。通過大數據分析，數據團隊可以整合不同來源的信息，從而揭示傳統數據無法捕捉到的趨勢和相關性。舉例來說，透過美食評價網站的數據，我們可以瞭解不同時間和空間條件下的人口特徵、社區特色以及未來發展潛力。

地理空間分析與數據可視化 – 透過地理空間分析和數據可視化，可以將人口統計、交通情況、公共設施等資料圖層疊加到地圖上，從而向用戶直觀展示不同地理空間潛在的風險與機會，讓用戶做出更明智的選擇。以香港「空間數據共享平台」網站爲例，此平台涵蓋了超過700個空間數據，以支援各類智慧城市的應用發展。

優化營運 – 數據分析可以幫助優化房地產營運。通過收集和分析建築設施、能效、租戶行為等數據，物業管理公司可以識別能源浪費的區域、監測設備狀態、提升租戶滿意度等，最終實現更高效的營運管理。

數據驅動決策 (Data-Driven Decision Making) – 數據驅動決策是指透過數據和分析，而非直覺進行決策。透過數據分析得出的結果，房地產業業内人士能更加準確瞭解市場趨勢、租金變化、房屋價值等資訊，從而做出決策。

創新與發展 – 結合數據科學、數據可視化、預測建模等方式，房地產公司可以更好地理解市場、創新業務模式，在提高效率的同時減少風險，滿足不斷變化的客戶需求。

由此可見高質量的數據在數據分析與決策中的重要性，它肯定了數據分析得出的結果的可靠性、準確性與一致性，同時確保高品質的資料離不開數據從業人員（數據分析師、數據工程師和數據科學家）的專業知識。在數據科學界，有一個常見的說法是「80%的時間用於數據清洗」，可見數據前期準備工作的重要性。數據準備與應用的流程通常包括以下幾個方面：

       1.數據需求分析 (Data Requirement Analysis)：在項目開始階段與相關團隊合作，確定業務需求與目標，明確所需準備的數據。

       2.數據收集和清洗 (Data Collection and Cleansing)：根據數據需求，從不同數據源獲取數據。數據源包括開放數據，內部與外部數據庫，社交媒體等，並確保數據的準確性。數據清洗是耗時最長同時非常重要的一步，數據清洗可以借助計算機編程語言（如Python和R）和算法的幫助，然而實際工作中仍然存在大批量的數據需要人工分情況處理。數據清洗通常需要多次迭代，並根據業務需求和新的數據源不斷調整優化。

       3.數據集成與數據分析 (Data Integration and Analysis)：將清洗後的數據與其他數據源整合，以形成一個完整的數據集。進行數據分析時，可以使用Python等編程語言進行數據處理，並結合數據可視化工具進行數據探索。

       4.模型開發 (Modelling)：在數據準備完成後，可以開始建立機器學習模型。這可能包括選擇合適的算法、訓練模型、模型參數、驗證模型的準確性等步驟。

       5.模型解釋與應用 (Interpretation and Application of Models)：在數據應用過程中，解釋模型的結果是至關重要的一步。根據分析結果，可以制定相應的行動計劃、改進工作流程、優化資源分配，將結果應用於日常工作中。

       6.數據與數據庫維護 (Data and Database Maintenance)：數據不是一成不變的，因此需要及時更新數據，並建立定期維護和更新數據的流程，確保數據的準確性、完整性和數據邏輯一致性。同時需要定期在數據庫中記錄和追蹤數據變化，進行增加、更改和刪除等操作。

當前Proptech數據還面臨著諸多挑戰，例如如何整合分散在不同系統和數據庫中的數據，如何在缺少應用程序接口 (API) 和標準化數據的情況下處理不同來源、質量與可靠性都不相同的數據，如何在開發科技產品的同時保護數據私隱與安全性，以及怎樣儲存與處理大量數據。解決這些挑戰需要房地產行業專業人士與數據人員合作，利用科技手段釋放Proptech在房地產行業的全部潛力。

作為一間全球領先的商業房地產公司，仲量聯行(JLL)意識到數字化正在深刻地改變著房地產行業，組建和培養了一支優秀的數據和技術團隊，旨在利用數據和技術的力量，提供更高效、智能和可持續的房地產解決方案，推動房地產行業的持續發展和進步。