一、房地产 案场行政主要工作内容是什么？难度大吗？
行政工作的核心是，配合领导上传下达各项工作。负责团队士气和成长的执行工作。负责招聘、人员管理、绩效等相关的团队内部事宜。以及外部非客户类关系的接待。
案场行政：1、招聘（销售行业流动性较大）；2、培训，销售及房地产相关知识，你主要负责组织和计划安排；3、各项基本工作执行数据的整理、总结；4、团队建设，开个会啊，吃个饭啊，旅个游啊，发个奖啊，罚个钱啊，写个通知啊。
在古代，叫管家吧？
需要技能：会议纪要、数据整理、能歌善舞、计划排布、绩效考核、企业文化等等吧。
你别慌啊！你要是能把我说的都做好了，至少是个行政经理。我只是告诉你的职业未来。
二、房地产大数据是什么
房地产大数据是什么
房地产大数据是指通过收集、存储、处理和分析与房地产市场相关的各种数据信息，从而发掘出隐藏在数据背后的规律和价值。随着信息技术的飞速发展，房地产大数据作为一种新兴的数据分析方法，正在逐渐在房地产行业引起广泛关注和应用。
房地产大数据的特点
首先，房地产大数据具有海量性，即数据量庞大，包含了大量的房地产市场信息、经济数据、人口统计数据等。这些数据量大、种类繁多，需要进行有效的整合和分析。
其次，房地产大数据具有多样性，包括结构化数据和非结构化数据，如文本、图片、音频、视频等形式的数据，需要利用各种技术手段进行处理和分析。
再次，房地产大数据具有实时性和时效性，随着房地产市场的变化，数据也在不断更新和变化，需要及时跟踪和分析，以便及时调整决策和策略。
最后，房地产大数据具有价值密度高的特点，通过对数据的深度挖掘和分析，可以为房地产行业提供更准确、更有效的决策支持，带来更大的经济效益。
房地产大数据的应用领域
房地产大数据在房地产行业的应用领域非常广泛，包括但不限于：
- 市场预测：通过对房地产市场相关数据的分析，可以预测市场的走势和趋势，为投资者和开发商提供参考。
- 风险评估：通过对风险因素的分析，评估房地产项目的风险水平，帮助投资者做出明智的决策。
- 房价评估：通过对房地产市场的价格数据进行分析，可以评估房价的走势和合理水平，指导购房者和卖家的决策。
- 土地资源分析：通过地理信息系统（GIS）技术，结合土地利用规划和环境评估数据，优化土地资源利用。
- 用户画像分析：通过对用户的消费习惯、人口统计特征等数据进行分析，为房地产营销活动提供精准的用户画像。
除此之外，房地产大数据还可以在房地产金融、建筑设计、智慧城市建设等领域发挥重要作用，为行业发展提供新的动力和支持。
房地产大数据的发展趋势
随着信息技术和人工智能的不断发展，房地产大数据领域也在不断创新和演进，未来的发展趋势主要包括：
- 智能化应用：将人工智能、大数据分析等技术应用于房地产领域，实现智能化的房地产服务和管理。
- 跨界融合：房地产大数据将与金融、互联网、人工智能等领域相结合，形成新的商业模式和服务模式。
- 隐私保护：加强对个人隐私信息的保护，建立健全的数据安全和隐私保护制度。
- 数据共享：推动房地产行业数据的开放共享，促进数据资源的共享和合作，推动行业创新发展。
总的来说，房地产大数据作为一种新型的数据分析方法，将会在房地产行业发挥越来越重要的作用，为行业的数字化转型和智能化发展提供强大支持。
三、2021年大数据的主要难点是什么？
五大难点
1、解决方案无法提供新见解或及时的见解
（1）数据不足
有些组织可能由于分析数据不足，无法生成新的见解。在这种情况下，可以进行数据审核，并确保现有数据集成提供所需的见解。新数据源的集成也可以消除数据的缺乏。还需要检查原始数据是如何进入系统的，并确保所有可能的维度和指标均已经公开并进行分析。最后，数据存储的多样性也可能是一个问题。可以通过引入数据湖来解决这一问题。
（2）数据响应慢
当组织需要实时接收见解时，通常会发生这种情况，但是其系统是为批处理而设计的。因此有些数据现在仍无法使用，因为它们仍在收集或预处理中。
检查组织的ETL(提取、转换、加载)是否能够根据更频繁的计划来处理数据。在某些情况下，批处理驱动的解决方案可以将计划调整提高两倍。
（3）新系统采用旧方法
虽然组织采用了新系统。但是通过原有的办法很难获得更好的答案。这主要是一个业务问题，并且针对这一问题的解决方案因情况而异。最好的方法是咨询行业专家，行业专家在分析方法方面拥有丰富经验，并且了解其业务领域。
2、不准确的分析
（1）源数据质量差
如果组织的系统依赖于有缺陷、错误或不完整的数据，那么获得的结果将会很糟糕。数据质量管理和涵盖ETL过程每个阶段的强制性数据验证过程，可以帮助确保不同级别(语法、语义、业务等)的传入数据的质量。它使组织能够识别并清除错误，并确保对某个区域的修改立即显示出来，从而使数据纯净而准确。
（2）与数据流有关的系统缺陷
过对开发生命周期进行高质量的测试和验证，可以减少此类问题的发生，从而最大程度地减少数据处理问题。即使使用高质量数据，组织的分析也可能会提供不准确的结果。在这种情况下，有必要对系统进行详细检查，并检查数据处理算法的实施是否无故障
3、在复杂的环境中使用数据分析
（1）数据可视化显示凌乱
如果组织的报告复杂程度太高。这很耗时或很难找到必要的信息。可以通过聘请用户界面(UI)/用户体验(UX)专家来解决此问题，这将帮助组织创建引人注目的用户界面，该界面易于浏览和使用。
（2）系统设计过度
数据分析系统处理的场景很多，并且为组织提供了比其需要还要多的功能，从而模糊了重点。这也会消耗更多的硬件资源，并增加成本。因此，用户只能使用部分功能，其他的一些功能有些浪费，并且其解决方案过于复杂。
确定多余的功能对于组织很重要。使组织的团队定义关键指标：希望可以准确地测量和分析什么，经常使用哪些功能以及关注点是什么。然后摒弃所有不必要的功能。让业务领域的专家来帮助组织进行数据分析也是一个很好的选择。
4、系统响应时间长
（1）数据组织效率低下
也许组织的数据组织起来非常困难。最好检查其数据仓库是否根据所需的用例和方案进行设计。如果不是这样，重新设计肯定会有所帮助。
（2）大数据分析基础设施和资源利用问题
问题可能出在系统本身，这意味着它已达到其可扩展性极限，也可能是组织的硬件基础设施不再足够。
这里最简单的解决方案是升级，即为系统添加更多计算资源。只要它能在可承受的预算范围内帮助改善系统响应，并且只要资源得到合理利用就很好。从战略角度来看，更明智的方法是将系统拆分为单独的组件，并对其进行独立扩展。但是需要记住的是，这可能需要对系统重新设计并进行额外的投资。
5、维护成本昂贵
（1）过时的技术
组织最好的解决办法是采用新技术。从长远来看，它们不仅可以降低系统的维护成本，还可以提高可靠性、可用性和可扩展性。逐步进行系统重新设计，并逐步采用新元素替换旧元素也很重要。
（2）并非最佳的基础设施
基础设施总有一些优化成本的空间。如果组织仍然采用的是内部部署设施，将业务迁移到云平台可能是一个不错的选择。使用云计算解决方案，组织可以按需付费，从而显著降低成本。
（3）选择了设计过度的系统
如果组织没有使用大多数系统功能，则需要继续为其使用的基础设施支付费用。组织根据自己的需求修改业务指标并优化系统。可以采用更加符合业务需求的简单版本替换某些组件。
慧都大数据，一直致力于将复杂的数据转为清晰的见解，通过端到端的方案，将更好的满足企业定制化生产的需求，提高企业运营效率。
慧都提供大数据分析专业技术及实施培训，让团队真正建立大数据思维，做出数据驱动的决策。
四、房地产大运营管理主要做什么？
岗位职责：
1、执行日常运营与服务的综合管理工作；
2、协调与其他部门之间的关系，使工作能够顺利完成；
3、做好本部门员工的培训及考核管理，监督下属员工开展工作并及时获得工作的信息反馈；
4、防范本部门潜在的紧急情况和事件，在发生紧急情况和事件后及时响应；
5、组织实施公司下发的各项运营工作计划及规范要求，不断提高运营管理工作的标准和水平。
任职要求
1、大专及以上学历，运营、管理类相关专业优先；
2、5年以上百货、购物中心、大型商场等相关行业同岗位工作经验；
3、熟悉商业地产业态、商业经营管理过程及商业项目现场运营管理流程及规范；
4、良好的客户沟通及协调能力，良好的协调，统筹及管理能力。
五、房地产市场数据？
衡量房价高低的最科学数据是房价收入比。房价收入比通常用一套房屋的平均价格与家庭年平均总收入之比来计算，即：房价收入比=每户住房总价÷每户家庭年总收入。
每户住房总价和每户家庭年总收入的计算公式如下：每户住房总价=人均住房面积×每户家庭平均人口数×单位面积住宅平均销售价格； 每户家庭年总收入=每户家庭平均人口数×家庭人均全部年收入。
房价与收入的合理比例在4-6之间，如果计算出的房价收入比高于这个范围，则认为房价偏高，房地产可能存在泡沫。
先以县城为例，因为县城是中国人口居住最多的城市。2021年县城及县级市城区常住人口约2.5亿人，占全国城镇常住人口的近30%。
目前大部分县城人均年总收入超过了5万元，注意说的是总收入。按七普数据，我国户均人口2.62人，则家庭年总收入为13万元。按县城平均房价6000元每平方米，并按小康户型90平方米计算，则房价收入比是4.15（54/13），完全位于4-6的合理区间。
依据片面的数据会导致决策偏差。多年来认为房价过高、房地产泡沫严重的舆论占据了主流，决策部门据此对房地产业实施严厉打压遏制，房地产业暴雷，有经济失速落地的危险。
六、10086大数据是什么数据？
10086大数据也就是“移动大数据”，是依附于“中国移动”海量的用户群体的大数据，包含中国移动的用户上网行为数据，用户的通话行为数据，用户的通信行为数据，用户的基本特征分析，用户的消费行为分析，用户的地理位置，终端信息，兴趣偏好，生活行为轨迹等数据的存储与分析。
“移动大数据”不光可以实时精准数据抓取，还可以建立完整的用户画像，为精准的用户数据贴上行业标签。比如实时抓取的精准数据还筛选如：地域地区，性别，年龄段，终端信息，网站访问次数，400/固话通话时长等维度。如用户近期经常访问装修相关的网站进行访问浏览，或者使用下载装修相关的app，拨打和接听装修的相关400/固话进行咨询，就会被贴上装修行业精准标签，其他行业以此类推。
七、如何获得房地产数据？
废话不多说，上图！
有图有链接，自取。
直接在搜索栏里搜索房地产行业就可以直接得到，成交量、销售价、开发建设情况统计表应有尽有。房地产行业报告也都是免费的。都来自权威金融机构。
价格指数实时监测，动态变化数据可视化。
研究报告也很全面，专门性的房地产行业前沿数据平台。
中国房地产业协会的官方网站，秉承“服务行业有推动，服务会员上水平，服务政府有作为”的宗旨，致力于打造中国房地产行业具有权威和有公信力的行业资讯、测评研究及数据平台。
隶属于贝壳找房，依托于贝壳交易平台的海量真实交易数据，丰富的房屋交易场景和多元的产品，围绕新居住产业互联网发展的焦点问题，坚守开放、前瞻的研究视野，致力于成为新居住领域的领先智库。
点个赞支持一下吧~
八、房地产数据的意义？
作为一个数据库最大的意义就是收集资源，进行大数据分析，有针对性做宣传推广增加成交率
九、大飞龙数据是什么？
非农。
并不是飞龙。每个月就等这么一次非农。非农就是美国非农就业人口数据。大非农是美国非农业人口就业数据，对金价直接影响小非农指的是ADP和失业金申请数据，对金价也有决定性影响。
每个月的第一个周五晚上有美国非农数据，由于夏令时和冬令时的关系，晚上8:30或者9:30，黄金波动比较大。欧元和英镑等其他非美货币也会有波动的，不过幅度不一定很大。一般情况，每个月这一天做黄金是最赚钱的，上下挂单就可以了，赚钱的概率大约95%，有些人做了很多次非农，也没有试过亏损的。
十、数据腻子主要成分是什么？
腻子粉是建筑装饰材料的一种，主要成分是滑石粉和胶水。
腻子粉是众多建筑装饰材料中的一种，是用于墙面修补找平的一种基材，内外墙上先刷上腻子是为以后的墙面装饰打下基础。腻子分为内墙和外墙两种，外墙腻子要抵抗风吹日晒所以胶性大、强度高，环保指数稍低。内墙腻子综合指数较好，健康环保，所以内墙不外用，外墙不内用。
通常腻子是石膏或者水泥基的，这样表面粗糙比较容易粘接牢固。但是在施工的时候还是要在基层上涂刷一层界面剂来封固基层同时提高墙面的附着力，让腻子能够更好的粘结在基面上。
发布于
2024-05-18