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GeoQ Case Study丨万科创新城市认知模式

 

GeoQ Case Study

 

如果说有哪一个行业与位置有着天然的血脉相通的关系,房地产业绝对位列前三。其中,传统房地产的价值链环节包括土地获取、产品设计、营销推广以及物业运营等。城市认知在房地产行业中是非常重要且基础的环节,但由于缺乏客观、科学的研究方法,导致对城市认知总是千人千面,没有统一的标准。

为了改变原有粗放的研究方法,量化城市理解,昆明万科率先尝试引入位置智能、机器学习等当前热门的IT技术,对城市进行“圈层-板块-片区-街区-栅格”五个层级的划分和深度剖析,探索城市认知全新模式。该模式可灵活应用并指导新城进入的辅助决策,并快速建立新城市的城市地图,目前已在昆明成功应用。

 

项目由昆明万科与捷泰天域共同研发。捷泰天域作为Esri中国战略合作伙伴,其商业团队凭借ArcGIS技术的全球领先优势与本土技术研发的有效融合,基于万科城市地图运用场景,引入大数据位置智能体系及机器学习(ML)的方式,重新诠释城市地图的划分方法,从交通可达性、配套成熟度、人群活跃度、主导产业等维度智能评估土地价值及功能。

01

方法及工具

GeoQ Ana(智图商业分析软件)结合机器学习方法,可以实现三个维度海量数据输出及呈现、分析,将昆明市辖区内16个区县运用ArcGIS软件划分上千余个街区,导入近两千万条人口、交通、房价、兴趣点数据,生成城市地图,进行土地价值评判与土地空间特征描述。            

02

划分单元的创新尝试

引入街区单元和格网作为片区层级下重要划分细胞。街区划分避免格网划分对城市内现有地物的特征和关联,如高速公路、铁路、河流等自然地物表达,又能体现地产行业在微观层次对于数据颗粒度的需求。街区划分与栅格单元相互支撑作为圈层、板块、片区的划分基础。

03

多源大数据融合

在该项目中,还结合了多家第三方互联网大数据。如:拥有导航电子地图甲级测绘资质的易图通提供城市基础信息,包括但不限于城市道路、植被、水系、配套设施兴趣点;中国最大的第三方线上房产估值平台——房价网提供的房价大数据;百度的人口大数据等。 

042

机器学习智能评估

利用捷泰天域的智图GeoQ平台大数据技术,建立街区评估指标体系,利用机器学习进行智能评估,对“圈层-板块-片区”三个层级自动计算相对应的特征,如公交地铁通达性、工作人群比例、配套成熟度、房高值、房均值、配套占比、主导功能等。

05

交互式城市地图

为了更加方便的对昆明进行整体认知、宏观圈层认知、中观板块认知、微观片区认知、项目周边认知等,昆明万科与捷泰天域还基于智图GeoQ平台合作研发了交互式城市地图,通过对数据进行系统化的统一管理,快速获取城市各层级的人口、房价、配套及衍生特征,了解土地投资价值。

06

扩展性平台

昆明万科与捷泰天域打破传统房地产业务GIS系统的模式,将城市地图平台化,即城市地图不局限在某个单点业务系统,更多的是城市各维度数据展示和分析的平台。这些数据可来源于集团内部的数据,也可以由业务人员自己上传或对接更多的外部数据。业务人员不仅能自己制作不同维度的地图,还可将成果分享给同组成员或上级主管,在进行汇报时,可直接基于地图展开。

 

此外,业务结合的功能,以工具箱的模式进行拼插式组装,可提供不同角色的应用不同的权限。整个平台更加灵活、扩展性强、应用模式和场景更加广泛。 

 

将GIS技术引入房地产投资决策管理实际业务中,可使房地产信息所具有的空间特性得以充分体现。通过企业级可视化管理平台,用大数据分析技术从城市各个层次深入剖析,认知城市,辅助企业运营发展。

 

END

 

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