申请/专利权人：深圳市云智评信息技术有限公司

申请日：2022-09-27

公开（公告）日：2023-01-10

公开（公告）号：CN115587694A

主分类号：G06Q10/06

分类号：G06Q10/06;G06Q30/06;G06Q50/16

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2023.11.28#授权;2023.01.31#实质审查的生效;2023.01.10#公开

摘要：本发明实施例公开了一种用于房屋租金批量评估的数据处理方法、装置及设备，包括：首先获取收集到的属性数据集合和同一房屋类型对应的租金数据集合以及空间数据，然后基于属性数据建立数据模型，该数据模型实现了为每个房屋进行编号，有利于后续的批量评估，基于租金数据对应的年限对租金数据进行时间修正，并基于修正好的租金数据构建实例数据集，同时，基于空间数据和属性数据进行空间聚类和空间关联，基于空间聚类和空间关联进行区域划分得到区域划分结果，该区域划分的方式相对于传统的仅仅根据区位划分的方式更加的准确，基于区域划分结果来确定每个区域对应的候选可比实例集也就更加的准确。

主权项：1.一种用于房屋租金批量评估的数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取属性数据集合，所述属性数据集合包括多个属性数据，所述属性数据包括：土地数据、楼栋数据、房屋数据；获取同一房屋类型对应的租金数据集合，所述租金数据集合包括：多个租金数据，每一租金数据对应一个房屋，所述租金数据包括：抽样调查租金数据、中介租金数据、挂牌租金数据和个案评估租金数据，所述房屋类型包括：高层住宅、低层住宅、公寓、别墅中的一种；获取空间数据，所述空间数据包括：遥感影像数据、地形图数据、分区数据、城市道路交通数据和三维数据，所述三维数据包括：利用GIS技术分析量化的景观、污染、日照数据；对所述属性数据进行预处理，基于预处理后的属性数据建立数据模型，所述数据模型是基于土地数据、楼栋数据和房屋数据之间的包含关系构建的，用于确定每个房屋对应的楼栋以及土地，得到每个房屋对应的编号；根据所述租金数据集合中每一租金对应的年限确定相应的时间修正系数，并根据修正好的租金数据构建实例数据集；基于所述空间数据和属性数据进行空间聚类和空间关联，基于所述空间聚类和所述空间关联进行区域划分，得到区域划分结果，所述空间聚类是指将具有相似区位和使用价值的空间归为一类；基于所述区域划分结果从所述实例数据集中筛选出与每个区域对应的候选可比实例集；获取区域影响因素和影响租金的其他影响因素，所述其他影响因素设置除了区域以外的影响因素，包括：楼层、户型、朝向、景观、噪音废气、采光通风；基于所述三维数据和所述房屋属性数据建立每个影响因素的量化模型；所述区域划分结果、每个区域对应的候选可比实例集和所述每个影响因素的量化模型用于对房屋租金进行批量评估。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 深圳市云智评信息技术有限公司 用于房屋租金批量评估的数据处理方法、装置及设备

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