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要一眼識別出城市里品質(zhì)更高的居住空間,數(shù)據(jù)能夠做什么?
在評估一座城市的內(nèi)部空間時,新一醬一直有一個困惑:要怎樣才能知道哪些小區(qū)可能會住著更追求生活品質(zhì)的人?
簡單的小區(qū)房價數(shù)據(jù)并不能幫上這個忙。從微觀空間來講,房價的決定因素中,房子的位置幾乎是起到了決定性的影響力,而房子外部的因素——比如學(xué)區(qū)——帶來的偶然影響也往往高于房子內(nèi)部的居住品質(zhì)本身。
看下面的上海小區(qū)房價等高線圖就可以很輕易地發(fā)現(xiàn),小區(qū)相對市中心距離的因素直接影響到了城市內(nèi)的房價數(shù)據(jù)產(chǎn)生了明確的圈層效果。

在上面的等高線圖中,新一醬也嘗試做了一份物業(yè)費的等高線圖,但幾個遠郊別墅區(qū)出現(xiàn)的明顯高值聚集區(qū)又讓我們產(chǎn)生了猶豫——物業(yè)費的確對最高端的一批小區(qū)有比較明確的識別力,但對市中心更復(fù)雜的居住環(huán)境來說,它很難在狹小的區(qū)間段內(nèi)作為單一指標來識別出那些諸如“適合城市的中產(chǎn)階層家庭”居住的,具備一定品質(zhì)的小區(qū)。
經(jīng)歷了兩個重要數(shù)據(jù)直接關(guān)聯(lián)識別失敗后,新一醬認真地靜了一靜。我們總是期待能有一些與現(xiàn)實經(jīng)歷具備嚴格相關(guān)性的“超級指標”能夠直接映射出某個結(jié)論。但實際上,城市的運轉(zhuǎn)總是無數(shù)事物交織在一起互相作用的。
就好像走在街道上路過一個小區(qū)的時候,你的大腦經(jīng)過對它的樓高、外立面新舊、綠化效果或者隔著圍欄看到的遛狗的大爺,通常都能夠處理出來一個結(jié)果:這個小區(qū)的房價是該比周邊房子更貴還是更便宜,或者簡單點,“不考慮買不買得起,我是否會愿意住在這樣的一個小區(qū)里”。

因此新一醬認為,要想分析出一座城市里哪些居住空間更有品質(zhì),更合適的辦法是模擬類似這樣的一套主觀感知與決策的過程,將更多人腦認為能夠納入小區(qū)是否更適合居住的因子都放入一個大池子里。
運氣很好的是,最近幾年鏈家開始大規(guī)模要求門店中介對轄區(qū)內(nèi)的所有小區(qū)進行詳細的數(shù)據(jù)錄入,不僅記錄小區(qū)的建筑年代、樓棟數(shù)與戶數(shù)、物業(yè)費、車位配置等基本的數(shù)據(jù),還包括對小區(qū)的景觀與設(shè)施配置、業(yè)主及租客特征、安保與保潔,以及其他優(yōu)缺點特征都作了詳細的文字記錄。(感恩)
這些數(shù)據(jù)與文本信息,正好是新一醬希望在分析池中用到的。于是以上海為案例,新一醬在鏈家上抓取了約1.7萬個小區(qū)的所有詳情數(shù)據(jù)。對所有數(shù)據(jù)進行清洗及標準化之后,新一醬最終從1.7萬個小區(qū)的總量中篩選出了8169個數(shù)據(jù)全面的小區(qū)作為分析樣本。
在《這些年,上海是如何一點一點變大的》中,新一醬曾經(jīng)對上海所有小區(qū)的建成年代展開分析,而如果疊加它們的外立面描述——它通常也是我們見到小區(qū)的第一印象,你會看到類似上面詞云圖表展現(xiàn)的結(jié)果:間隔40年,上海的小區(qū)外立面在風格、色彩和材質(zhì)上已經(jīng)有了明顯的多次迭代。當然,建設(shè)時間更早的小區(qū)得到最大的評價是“老”,這也意味著它們的居住空間品質(zhì)會在觀感層面被直接減分。

當然外部設(shè)施通常只是第一印象,人們最終將最多的時間花在自己的房子內(nèi)部。
2017年,上海市城鎮(zhèn)居民的人均住房面積是36.7平方米,這低于很多級別更低的城市。住在更寬敞的房子里,是很多人換房子的主要訴求,而住在更有品質(zhì)的房子里,通常是在滿足“更大的房子”前提之后才會考慮的問題。基于這個判斷,新一醬認為,如果一個小區(qū)的主力戶型面積更大,則它會更傾向于提供更高品質(zhì)的居住空間。
要識別一個小區(qū)的主力戶型,新一醬首先對每個小區(qū)內(nèi)的戶型面積數(shù)據(jù)展開第一輪分析,排除過高的異常值后,取小區(qū)內(nèi)所有戶型面積值的頻數(shù)最高區(qū)間中間值作為小區(qū)的代表戶型面積。如果有并列的頻數(shù)最高區(qū)間,則取它們中間值的平均值。

當然戶型相關(guān)的數(shù)據(jù)也不僅僅只是面積。戶型朝向及內(nèi)部規(guī)劃的有效性都會影響到人們在內(nèi)部的居住品質(zhì)。人們對這一點的重視尤其出現(xiàn)在大約2000年之后開發(fā)的樓盤上,對那些由品牌開發(fā)商操盤的樓盤來說,戶型的略微差異都會顯著影響銷售價格,乃至品牌聲譽。

除了這些指標,人們在購房之前還會著重考慮的是與誰住在一起。其中一個不太禮貌但足夠直接的問法是“這個小區(qū)是不是動遷安置房/經(jīng)適房/廉租房/公租房小區(qū)”。與業(yè)主及租客畫像相似的,購房者會通過對這個問題的回答來判斷小區(qū)內(nèi)居住人群品質(zhì)的如何。不可回避地,我們也需要將這個維度的數(shù)據(jù)納入評價體系之中。

1 物業(yè)費。
2 小區(qū)二手房價水平。為了消除空間區(qū)位對房價帶來的影響,我們計算的小區(qū)房價在所在板塊內(nèi)的價格水平,每個板塊分成5級計算。
3 房屋屬性。是否為動遷安置房/經(jīng)適房/廉租房/公租房,若是則做降分處理。
4 房齡。計算時按每十年為一個年代計分,1949年之前建造的房子統(tǒng)一記為一類。
5 代表戶型面積。
6 戶型優(yōu)點標簽占比。包含了“南北通透”“朝南”和“明衛(wèi)”三個標簽,分別計算小區(qū)內(nèi)包含這些標簽的戶型占所有戶型比例。
7 業(yè)主特征。在中介人員記錄的文字描述中,挑選“改善房”“置換”“預(yù)算充足、年紀較大的購房者”“企業(yè)高管”等非首次置業(yè)、非年輕購房群體相關(guān)的關(guān)鍵描述,從業(yè)主人群描述角度來判斷小區(qū)是否具備高品質(zhì)屬性。
8 租客占比。這部分數(shù)據(jù)也是從文本描述中提取,沒有明確的量化比例數(shù)據(jù)。其中,“租客少”會被判定為加分項,而“租客多”則判定為減分項,沒有相關(guān)描述的不計入。
9 車位配比。車位的充裕自然能在一定程度上反映小區(qū)品質(zhì)更高。不過這項數(shù)據(jù)的缺失比較嚴重,新一醬只能為缺失小區(qū)暫賦了同板塊相應(yīng)的均值,并忍痛調(diào)低了它的重要性。
將這9項指標擬合起來,新一醬一共嘗試了3種方法。
第一種方法是用“多元回歸算法”,它想驗證的其實是新一醬的朋友在最初提出的假設(shè)“是否物業(yè)費越高的小區(qū)品質(zhì)一定越高”。這里我們用物業(yè)費之外的8項指標來擬合物業(yè)費,將所有數(shù)據(jù)的75%劃分為訓(xùn)練集,25%作為測試集。最終得到了較好的擬合效果及每個指標的權(quán)重,賦權(quán)匯總后得到每個小區(qū)的總分。
但在核查時,新一醬發(fā)現(xiàn)多元回歸的結(jié)果依然受到數(shù)據(jù)可靠性的影響并不足夠理想。因此新一醬決定再引入主觀的“層次分析法”每個指標項設(shè)定主觀權(quán)重,并計算另一個版本的小區(qū)品質(zhì)總分。
針對對兩個版本的小區(qū)品質(zhì)總分,新一醬分別提取了各板塊內(nèi)排名10%的小區(qū),并取兩個版本的交集。
在這個過程中,作為一次嘗試,新一醬也引入了非監(jiān)督學(xué)習中的“DBSCAN分類算法”,對上述指標中的房價、物業(yè)費、房屋屬性減分項、車位配置4項數(shù)據(jù)展開分析,得到了27組特征顯著的分類及一組特征散亂的離群點。由于輸入的有效屬性不足,這次分析的結(jié)論只能作為之前得到結(jié)果的輔助方法來修正一部分結(jié)果。
最終,新一醬算出了上海的790個高品質(zhì)小區(qū)。
從板塊層面上看,幾乎所有的高品質(zhì)小區(qū)的房價都能高于同板塊的小區(qū)均價。其中與市中心距離較遠的板塊溢價率更高,而浦東的幾個聯(lián)洋、碧云及塘橋的高品質(zhì)小區(qū)房價與板塊均價幾乎沒有差別。










更重要的是,這套數(shù)據(jù)結(jié)論也反向為城市從整體上標識出了一些更值得關(guān)注的居住空間,它們與高品質(zhì)的居住空間有很大的距離,也許是城市進化過程中值得更新的潛在目標。
文/丁成成 沈從樂 視覺/王方宏
本文用到的數(shù)據(jù)均抓取自鏈家,可能存在記錄缺失或不準確等問題
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