基于数据驱动的不动产运营决策优化模型研究  

作　　者：王巍 周香妤 

机构地区：[1]联通资产运营有限公司,北京100033

出　　处：《活力》2024年第20期172-174,共3页Vitality

摘　　要：不动产运营决策是一个复杂的系统工程,涉及众多影响因素。传统决策方法主要依靠经验,缺乏客观性和准确性。文章提出一种基于机器学习的数据驱动型决策优化模型,以提高不动产运营决策的效率和效果。首先,收集大量包含不动产属性、交易记录、宏观经济指标等内容的不动产交易数据。其次,对数据进行清洗、整合和特征提取,提取有效信息,将数据转化为模型训练所需格式。再次,设计了一个结合集群分析、回归模型和优化算法的机器学习框架。使用K-means算法对不动产根据属性进行集群划分。在每个集群内建立回归模型,预测物价与影响因素的关系。最后,开发优化模块,通过最大化不同情景下的预期收益来推荐最优运营策略。将模型应用于一个不动产公司的实际案例。实验结果显示,模型可以生成比传统经验决策更科学和获利的决定。文章从数据驱动角度为不动产运营管理提供了一种创新思路。

关 键 词：不动产运营决策 机器学习 数据驱动 集群分析 回归模型 

分 类 号：D92[政治法律—法学]