- 2016-2021年房地产大数据发展前景与投资策略研究咨询报告
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报告编号：1439329
出版日期：2016年6月
报告页码：300页
图表数量：150个
寄送方式：Email发送 或 特快专递
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电子邮件：report@chinairn.com
2012年中国大数据产业市场规模仅为4.5亿元，2015年中国大数据市场规模就达到115.9亿元，增速达38%。大数据在我国已具备了从概念到应用落地的成熟条件,迎来了飞速发展的黄金机遇期。大数据将在打造社会治理新模式、经济运行新机制、民生服务新体系、创新驱动新格局、产业发展新生态等方面发挥重要作用，同时大数据也开始在我国各大行业之中开始大规模应用，与其他行业的深入结合已经成为“互联网+”以下的必然趋势。
大数据中潜藏着无限商机，存在着巨大的行业影响力，然而我国房地产业对大数据的利用才刚刚起步。我国房地产业在大数据时代面临新形势，在支持房企产业决策、增加盈利空间、缓解当前困境等方面大数据给房地产企业带来新机遇，但也给企业在建立数据库、辨别数据噪音、应对激烈的市场竞争等方面提出了新的挑战。房地产业应加快数据库的建设与完善，抓住数据时代机遇，迎接挑战，促进自身稳健发展。
本研究咨询报告由中研普华咨询公司领衔撰写，在大量周密的市场调研基础上，主要依据了国家统计局、国家工信部、国家商务部、国家发改委、国务院发展研究中心、中国房地产工业协会、中国行业研究网、全国及海外多种相关报刊杂志以及专业研究机构公布和提供的大量资料，对我国房地产行业及各子行业的发展状况、上下游行业发展状况、市场供需形势、新产品与技术等进行了分析，并重点分析了我国房地产行业发展状况和特点，以及中国房地产行业将面临的挑战、企业的发展策略等。报告还对全球房地产行业发展态势作了详细分析，并对房地产行业进行了趋向研判，是房地产生产、经营企业，科研、投资机构等单位准确了解目前房地产行业发展动态，把握企业定位和发展方向不可多得的精品。
第一部分 产业结构分析
第一章 大数据的定义及作用
第一节 大数据的定义和特征
一、大数据的定义
1、从宏观世界角度
2、从信息产业角度
3、从社会经济角度
二、大数据的的特征
三、大数据的结构分析
第二节 大数据的研究的重要性
一、捍卫国家网络主权
二、核心产业信息化的推动力
三、可以诞生战略新兴产业
四、让科学研究方法论得到重新审视
第二章 大数据的发展现状
第一节 大数据发展概况
一、全球研究现状
二、国内研究现状
第二节 中国大数据的发展规模
一、2013-2016年第一季度中国网民规模分析
二、2013-2016年第一季度中国网络大数据的数据总量分析
三、2013-2016年第一季度中国大数据市场规模分析
第三节 我国大数据发展前景预测
一、2016-2021年中国网民规模预测
二、2016-2021年中国网络大数据的数据总量预测
三、2016-2021年中国大数据市场规模预测
第四节 我国大数据面临的问题分析
一、复杂性
二、不确定性
三、涌现性
第三章 大数据的收集、存储和运用
第一节 网络空间感知与数据表示
一、网络大数据的感知与获取
二、网络大数据的质量评估与采样
三、网络大数据的清洗与提炼
四、网络大数据的融合表示
第二节 网络大数据存储与管理体系
一、分布式数据存储
二、数据高效索引
三、数据世系管理
第三节 网络大数据挖掘和社会计算
一、基于内容信息的数据挖掘
二、基于结构信息的社会计算
第四节 网络数据平台系统与应用
一、网络大数据平台引擎建设
二、网络大数据下的高端数据分析
三、网络大数据的应用
第四章 国内房地产发展现状
第一节 中国房地产供需分析
一、住房潜在需求分析
二、我国购置未开发土地情况
三、我国房地产价格情况分析
四、我国房地产市场调整分析
五、我国房地产购买力分析
第二节 2014年房地产市场运行分析
一、2014年中国房地产市场整体情况
二、2014年中国房地产市场热点问题
三、2014年房地产开发完成情况
四、2014年商品房销售和空置情况
五、2014年房地产开发企业资金来源情况
六、2014年全国房地产开发景气指数
七、2014年四季度企业景气指数分析
第三节 2014年我国大中城市房屋市场销售价格指数
一、2014年1季度全国70个大中城市房屋销售价格指数
二、2014年2季度全国70个大中城市房屋销售价格指数
三、2014年3季度全国70个大中城市房屋销售价格指数
四、2014年4季度全国70个大中城市房屋销售价格指数
第四节 2015年全国房地产市场运行情况
一、2015年房地产开发完成情况
二、2015年商品房销售情况
三、2015年房地产开发企业资金来源情况
四、2015年全国房地产开发景气指数
五、2015年大中城市房屋市场销售价格指数
第五节 2015年中国房地产市场发展分析
一、2015年中国房地产行业发展概述
二、2015年中国房地产全行业发展形势
三、2015年中国房地产调整空间情况
四、2015年中国房地产市场调控分析
五、2015年中国房地产市场发展的关键
第六节 2015年房地产市场形势分析与影响因素
一、2015年我国房地产市场形势分析
二、2015年房地产市场影响因素分析
三、2015年房地产市场政策环境分析
四、对我国房地产政策建议
第二部分 产业现状分析
第五章 房地产迈入大数据时代
第一节 房地产企业迈入大数据时代
一、万科百度签约迈入大数据
二、房企大数据时代已经开启
第二节 大数据给房地产带来的机遇分析
一、大数据蕴藏的商机促使房地产商关注焦点转移
二、大数据基因支持房地产业决策
三、大数据给房地产业带来了新的盈利模式和盈利空间
四、缓解房地产业当前困境
第三节 大数据给房地产带来的挑战分析
第四节 大数据房地产规模分析
一、2013-2016年第一季度中国房地产大数据市场规模分析
二、2013-2016年第一季度中国房地产大数据销售收入分析
三、2013-2016年第一季度中国房地产大数据投资规模分析
第六章 大数据+房地产的应用
第一节 大数据在房地产开发中的应用分析
一、理性投资，多元化开发
二、创新性投资
第二节 大数据在房地产营销中的应用分析
第三节 大数据在我国房地产企业应用中的挑战
一、来自大数据的问题和应对
二、房地产企业自身的困境和应对
第四节 典型大数据房地产应用案例分析
一、中国指数研究院——大数据拿地系统
二、海南隆源神州半岛——大数据整合营销
三、万科红项目——大数据整合营销
第七章 房地产大数据的结合形势分析
第一节 房地产大数据的结合形式分析
第二节 房地产与大数据结合的优势分析
第三节 房地产大数据存在的问题分析
第四节 房地产大数据的发展建议
第三部分 产业竞争风险
第八章 主要企业分析
第一节 应用大数据的房地产企业分析
一、恒大地产集团有限公司
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
二、万达集团
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
三、万科集团
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
四、方兴地产（中国）有限公司
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
五、碧桂园集团
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
六、世茂集团
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
七、绿地集团
1、企业简介
2、企业经营现状
3、企业竞争优势
4、企业大数据现状
5、企业最新动态
第二节 房地产企业大数据合作伙伴分析
一、阿里巴巴
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
二、深圳市腾讯计算机系统有限公司
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
三、百度公司
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
四、北京小米科技有限责任公司
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
五、移动集团
一、企业简介
二、发展大数据的优势分析
六、电信集团
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
七、联通集团
1、企业简介
2、发展大数据的优势分析
3、大数据业务开展现状
第九章 房地产大数据前景预测
第一节 房地产大数据发展前景分析
第二节 房地产大数据发展规模预测
一、2016-2021年房地产大数据市场规模预测
二、2016-2021年中国房地产大数据销售收入预测
三、2016-2021年中国房地产大数据投资规模预测
第三节 房地产大数据的投资价值分析
第四部分 投资风险与建议
第十章 投资风险与建议
第一节 投资风险分析
一、政策风险分析
二、技术风险分析
三、市场竞争风险分析
四、宏观经济波动风险分析
五、其他风险分析
第二节 行业发展策略分析
第十一章 行业结论及建议
第一节 行业结论
第二节 细分行业结论
第三节 投资建议
一、投资策略建议
二、投资方向建议
三、投资方式建议
图表目录
图表：2013-2016年第一季度中国网民规模
图表：2013-2016年第一季度中国网络大数据的数据总量
图表：2013-2016年第一季度中国大数据市场规模
图表：2013-2016年第一季度中国房地产市场规模分析
图表：2013-2016年第一季度中国房地产大数据市场规模分析
图表：2013-2016年第一季度中国房地产大数据销售收入分析
图表：2013-2016年第一季度中国房地产大数据投资规模分析
图表：2016-2021年房地产大数据市场规模预测
图表：2016-2021年中国房地产大数据销售收入预测
图表：2016-2021年中国房地产大数据投资规模预测
