数据挖掘技术在房地产户型选择分析中应用

古城·源著户型解说流程（户型说辞） 一、讲解顺序 1.明确户型（几房几厅几卫），明确面积（多大面积） 2.确定方位（上北下南左西右东） 3.讲解路线 ａ、纵向讲解：进门（大门朝向、寒暄）——厨房——生活阳台——餐厅——客厅—— 阳台（穿插各功能区的优势、总结组合优势）——客卫（方位、优势）——主卧（优势、 设计重点讲解）——次卧（优势简明扼要）——整体组合优势总结 ｂ、环向讲解：进门——客厅——阳台——次卧——主卧——北卧——客卫——厨房— —生活阳台——餐厅——整体组合优势总结 二、注意事项 1.把客户引导至户型南向 2.手势为四指并拢，指定位置，（指定一个位置时，手指不可在户型上乱晃，直到该位置 讲解完毕） 3.多用“您的”，让客户身临其境 4.注意感情渲染，描绘客户住进去之后的情景 5.注意每个功能区的优势 6.增加互动，多提肯定回答的问题 三、各个

《地产营销总监进阶实用手册》房地产户型策划（1/11） 户型需要策划 房地产户型策划 可以说，户型定位是否准确、户型设计是否科学合理是事关项目成 败极为关键的因素。那么什么样的户型类别配置才能紧扣项目总体定 位？什么样的户型功能布局才能最大程度地满足消费者现在与将来的 生活需求呢？在此我们对涉及户型的一些问题作些探讨，希望我们的研究心 得能给您一定的帮助。 户型需要策划 表面上看，户型即建筑的室内空间间隔，需要考虑整体建筑结构、建筑承重 及水、电、气、热、光纤等管网线路布置，因而是一个建筑技术问题，完全是建 筑设计师的事。 其实不然。户型是实现消费者居家生活的基本要素，是满足“舒适性”的首 要前提，只有满足了消费者需求的技术才有意义，只有满足了消费者的户型才能 确保项目销售畅旺，因此户型设计首先是市场问题，其次才是技术问题。 世界上没有最好的户型，

介绍了数据仓库和数据挖掘技术在房地产企业研究中的具体应用,较详细的给出了上海房地产开发企业50强研究中,基于sqlserver2005数据挖掘技术的实现过程,期望对整合房地产行业信息,提升行业协会的信息化水平提供帮助。

主要针对房地产客户关系管理系统中数据挖掘技术的应用进行了详细探究。

房地产行业的竞争越来越激烈,企业越来越重视客户关系管理,利用数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具在房地产行业中的应用更加广泛。本文从应用角度出发,介绍数据挖掘技术的基本概念及常用的挖掘技术,从房地产客户分析中说明数据挖掘技术在房地产crm中的应用及具体步骤。

房地产行业的竞争越来越激烈,数据挖掘技术作为分析与辅助决策工具在房地产行业中的应用更加广泛。本文从应用角度出发,介绍数据挖掘技术的基本概念及常用的挖掘技术,从房地产市场基本分析及房地产客户分析中详细说明数据挖掘技术在房地产行业中的应用。

由于企业越来越重视客户关系管理(crm),利用数据挖掘技术实施与优化crm系统正逐渐成为计算机应用领域的一个研究热门。本文对数据挖掘技术在房地产crm系统中应用的方式和方法进行了详细探讨,并给出了一个成功实施的案例。

住宅与房地产电子政务系统中存在大量的数据,虽然满足了业务系统的应用需求,但如何使这些数据实现更有效的共享,并从中抽取出更多有意义的数据和知识是具有行业特色的电子政务系统建设的一个关键内容。文中主要针对住宅与房地产电子政务平台的规划和需求,根据住宅与房地产行业特点,首先建立住宅与房地产电子政务系统的数据仓库,然后设计相关数据挖掘算法进行数据挖掘,得出了较有意义的挖掘结果,为决策者提供了具有辅助决策意义的数据及其分析结果。

数据挖掘是目前进行房地产市场分析和预测的新技术,本文从数据挖掘的概念、常用方法入手,探讨了其在房地产市场分析中的各种应用,分析了在房地产应用中的数据挖掘流程,并以南京市房地产市场为例,运用数据挖掘技术中的神经网络方法对房地产市场进行了模拟,研究了运用神经网络对房地产市场进行分析和预测的过程和方法,并得出了可靠的结论。文章最后对数据挖掘在房地产领域的应用面临的问题做了分析和展望。

根据房地产价格的非线性变化特点,提出一种基于数据挖掘技术的房地产价格预测模型.首先收集房地产价格的历史样本,对其进行混沌分析后得到相应的训练样本集和验证样本集,然后采用数据挖掘技术对训练样本建模,并对验证样本进行预测.仿真实验结果表明,数据挖掘技术可以从房地产价格历史数据中发现其变化趋势,获得了较高的房地产价格预测精度,与其他经典房地产价格预测模型相比,数据挖掘可以更好地描述房地产价格的变化特点,预测精度能够满足人们对房地产价格预测的要求.

基于自组织数据挖掘的房地产影响因素分析——本文利用自组织数据挖掘中的gmdh算法，建立一个反映房地产销售面积变化的最优复杂性模型，分析影响房地产发展的主要因素，为制定相关的宏观经济政策提供理论指导和依据。

针对工程机械的特点,提出了将数据挖掘技术应用于挖掘机故障诊断中,利用粗糙集具有较强的处理不确定和不完备信息的能力,对决策表的条件属性进行约简处理;再利用c4.5决策树算法的高效性对约简后的决策表进行诊断规则提取;将产生的规则运用于挖掘机故障诊断中以实现快速故障诊断。最后,以实例介绍了利用该模型进行故障诊断的完整过程,可以看出该方案提高了挖掘机故障诊断的效率。

随着计算机信息技术的高速发展,数据挖掘技术在对各个领域中得到了广泛的应用,它是一种结合了人工智能、数理统计以及模式辨别等高端技术为一身的新兴技术,具体作用是在大量的数据和信息中发掘价值高的知识和内容。尤其在挖掘机的故障诊断中,数据挖掘技术的应用得到了高度的重视,本文简单介绍了数据挖掘技术的基本概念,并详细研究了数据挖掘技术在挖掘机故障诊断中的应用建模及效果,可为相关部门提供借鉴和参考。

目前我国存在着较为严重的社会信用缺失现象,电力企业也不可避免地存在来自内部和外部的经营风险,所以必须实施客户信用管理,对信用风险进行评估和防范。本文论述了电力企业利用基于大数据分析的数据挖掘技术开展客户信用管理的基本思路、实现方法以及预期效果等问题。

开始先对大数据展开阐述,然后探讨了在大数据时代的背景下电力企业所面对的严峻的挑战。并且在这些基础之上说明在当前电力大数据时代背景下使用数据挖掘机技术给电力企业所产生的深刻影响。之后再对数据挖掘机技术的相关步骤进行说明,阐明了在目前电力大数据时代背景下怎样使电力企业实现数据挖掘技术的具体方法。在最后,先后通过智能电网、信息系统的发展和能耗的问题这四个角度阐述数据挖掘技术在当前大数据时代背景下在电力企业中的发展前景。

随着国民经济的不断发展，电力资源在其中占据的作用也越来越重要。而电力体制的改革，使得电力行业进入了迅猛发展阶段，传统的管理方式已不能很好地满足市场需求。科学技术的发展使得越来越多的新技术应用于电力行业中。本文主要就数据挖掘技术在电力营销系统中的应用进行具体分析，以期促进电力企业更好地适应新时代的发展需求。

电力营销是电力系统赖以生存与发展的关键，是电力系统工作的重心。笔者基于对电力营销系统数据特点及数据挖掘技术的分析，为实现电网运行的稳定性与经济性，深入探讨数据挖掘技术在电力营销系统中的应用及发展。

近年来，数据挖掘技术在电力营销系统中得到了广泛应用，研究其相关课题有着重要意义。本文首先对数据挖掘技术相关内容做了概述，分析了数据挖掘技术主要步骤，并结合相关实践经验，分别从聚类技术、分类技术，空间挖掘技术，以及时序模式等方面，研究了数据挖掘技术在电力营销系统中的应用，阐述了个人对此的几点看法与认识。

随着我国电力系统信息化建设步伐的不断加快,对于电力营销系统的要求逐渐提高,数据挖掘技术也逐渐应用于电力营销系统中来.本文主要阐述了电力营销系统的数据来源与数据特点,分析了数据挖掘技术的步骤及方法,重点研究了数据挖掘技术在电力营销中的具体应用,以期为电力营销系统的发展提供理论指导.

目前,大部分电力管理系统只停留在业务处理层,这一模式不能为电力企业提供更加便利、智能的决策。一直以来,我国电力企业已经在行业信息化建设中积累了大量历史数据,将数据挖掘技术引入到电力行业中来,进行电力分析决策,为电力企业提供更加科学的管理决策,对防范、控制和化解电力企业生产风险具有现实的意义。本文详细介绍了数据挖掘的具体方法及其在电能质量分析、输变电管理、负荷预测以及电网智能调度中的应用。

发电企业每天将在系统内产生大量关于能源使用量、发电机组运行等方面的数据；对于如此众多的数据,如何利用有效的手段和技术水平,从中发掘出数据的潜在价值,为电力企业改进决策、降低成本、提高收益提供依据,成为电力企业不容忽视的工作。数据挖掘是从大量数据存放的数据库中提取有用的信息,这些信息可解决企业所遇到的重要的商业及决策问题。数据挖掘首先需要收集大量的数据,然后运用挖掘的知识对企业已有的数据进行分析。它具有很多应用

作为一种数据分析方法和技术,发现潜在的信息,大量的信息,数据挖掘已成为社会关注的焦点。在电力行业的信息化建设进程中,有大量历史数据,采用数据挖掘技术来研究和发展是刻不容缓,分析决策系统需要解决在电力运行管理中存在的关键和突出问题企业。本文提出了详细的数据挖掘算法分析。基于电力管理分析的特点,重点讨论了聚类分析算法。基于电力数据管理分析系统,数据挖掘技术在本文设计的过程采用混合型数据并获得良好的挖掘效果。聚类对电力客户数据分析可以得到很好的分类,有助于预测顾客的购买行为。