不动产大数据体系研究

发布时间：2020-07-30 13:56

【摘要】：土地作为一种基础性生产要素,在国民社会经济生活中占有重要地位。为了更好地服务社会发展和满足公共需求,要求土地管理工作不断提升自身精准化治理能力,进一步提高土地管理质量水平。随着不动产统一登记制度的建立,不动产统一登记数据首次实现了人、地、房数据的整合。但是,不动产登记数据缺乏必要的社会经济属性,而大数据时代的来临,为社会经济属性数据的动态获取提供有效的补充,也为土地管理工作精细化提供了重要机遇,使土地管理部门在不动产登记数据的基础上开展大数据决策分析提供了可能。本文构建不动产大数据体系,以不动产数据为核心,采用大数据技术,融合社会经济属性信息,为土地管理工作提供可咨决策支撑的大数据集。首先,基于土地管理理论,深入分析了人、地、房三要素的相互作用及其对土地管理工作的影响,明确了不动产大数据就是要以不动产登记数据为基础,提取“人、地、房”三个层面的信息,利用网络爬虫、地理编码等技术丰富、融合社会经济属性数据,构建结构化的具有时空特征的不动产大数据集合。在此基础上从自然人数据、法人数据、土地基本信息数据、土地交易数据、土地经营利用数据、房屋数据、楼盘数据、房屋交易数据等方面组织不动产大数据人、地、房具体内容,并提出了不动产大数据分析体系的框架。其次,围绕不动产大数据数据库构建,从数据采集、数据融合、数据入库和数据更新四个方面实现大数据体系的建设。重点分析了不动产登记数据人、房、地数据的采集问题,探讨Scrapy爬虫框架在社会经济属性数据采集中的应用,提出了空间融合和属性融合两种不同的数据融合方案,通过建立人、地、房E-R模型形成了不动产大数据库的数据表结构,根据数据来源特点实现了不动产大数据的动态更新。最后,在成都市不动产大数据集中,对人与房的关系进行了分析与挖掘。在人口结构方面,研究区人口在性别分布上差异不大,但在不同年龄阶段上分布差异较大,30~39岁的占比最大。在房产空间分布方面,在街道办事处的空间尺度上,分析发现全部、一套、二套、二套以上不同房产类型在研究区内的登记数量和登记均价分布差异较大。研究表明,不动产大数据体系能够获取人与房相互作用下,明显的人口结构变化特点和房产空间分布差异,在土地管理中具有较大的研究利用价值。
【学位授予单位】：四川师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2018
【分类号】：F299.23
【图文】：

示意图,示意图,不动产,决策支持

人、房、地关系示意图

性别,年龄,身份证

图 4.1 年龄、性别提取2、私密信息脱敏身份证号关乎个人隐私安全，按照不动产登记主管部门要求，研究对权利人代码中的身份证号信息进行了脱敏处理，为身份证号生成一个唯一对应的标识码。MD5 加密是一种常用的信息编码技术，处理程序采用 MD5 加密的方式为每一个

身份证,字段值,数据

图 4.2 身份证号 MD5 加密对经过处理的数据按照以下规则采集，最终获得 2177393 条人口样本数据，采集流程见图 4.3：各字段值不为空 “年龄”字段值大于 0 且小于 150

【参考文献】