一种基于经济地理的地产开发投资决策DaaS云平台的制作方法

一种基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台
技术领域
1.本发明涉及地产行业市场数据分析技术领域，尤其涉及一种基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台。


背景技术：

2.继云计算和物联网之后，大数据技术毫无疑问是再次掀起信息技术重大变革的前沿技术之一，其在数据挖掘和智慧应用等方面表现出来的优势，让世界迈进了“大数据”时代。数据服务daas(data-as-a-service)对社会管理、发展预测、企业和部门的决策乃至社会的各个领域都将产生重大影响。其中，数据服务daas(data-as-a-service)是指与数据相关的任何服务都能够发生在一个集中化的位置，如聚合、数据质量管理、数据清洗等，然后再将数据提供给不同的系统和用户，进而无需再考虑这些数据来自于哪些数据源。
3.当前市面上存在多家地产daas云平台，但都只是专注于对市场数据的搜集、整理、展示而已，从而无法使用科学的方法和前沿的算法模型对原始的数据进行多维度的深加工和整合。


技术实现要素：

4.第一方面，本发明提供一种基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台，用于对复杂的地产数据进行全方位的分析、整合和预测，在保留对地产研究自由性的同时，还极大的提升地产数据分析工作的效率。
5.该基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台包括：
6.城市基本面系统，所述城市基本面系统用于对所述目标城市内地产的风险和收益进行分析；
7.空间土地系统，所述空间土地系统用于对所述目标城市内部土地的价值进行评估，同时对被评估土地的发展趋势做出预测；
8.市场洞察系统，所述市场洞察系统用于对所述目标城市内的地产市场和地产市场周期进行分析，同时能够回顾其发展历史和预测其未来的发展趋势；
9.宏观研究系统，所述宏观研究系统用于对所述目标城市所在省份或者所在国家的经济指数进行分析；
10.商业分析系统，所述商业分析系统用于对所述目标城市内的人口数量、消费结构和交通通达性进行分析，并且找到核心商圈区域；
11.租房分析系统，所述租房分析系统用于对所述目标城市内的房租收入比进行分析。
12.根据所述第一方面，在一种可能的实现方式中，优选的，所述城市基本面系统包括城市指数模块和宏观数据模块，所述城市指数模块包括：
13.互联网指数子模块，所述互联网指数子模块通过搜索引擎频率监测关键词在某一段时间内的热度变化；
14.房价指数子模块，所述房价指数子模块用于综合衡量所述目标城市内一手房租金和二手房租金的相对水平；
15.地产支撑指数子模块，所述地产支撑指数子模块用于综合评估所述目标城市内的经济增长、单位产值、人口城市化、人口吸引力、产业产值、配套基建对地产支撑能力的高低；
16.地产收益指数子模块，所述地产收益指数子模块用于分析所述目标城市的地产投资和收益的高低；
17.地产泡沫指数子模块，所述地产泡沫指数子模块运用对数周期幂律lppl算法模型评估地产泡沫的预估破灭时间；
18.人口指数子模块，所述人口指数子模块用于分析所述目标城市内的人口基础指标；
19.所述宏观数据模块包括：
20.人口基础子模块，所述人口基础子模块用于描述所述目标城市的人口相关基础指标；
21.城市建设子模块，所述城市建设子模块用于统计所述目标城市内的地产建成面积、道路面积和建设相关基础指标；
22.经济建设子模块，所述经济建设子模块用于分析所述目标城市的产业结构、工业价值和经济建设基础指标。
23.根据所述第一方面，在一种可能的实现方式中，优选的，所述空间土地系统包括：
24.扩张趋势模块，所述扩张趋势模块用于对所述目标城市未来的扩张方向进行预测；
25.土地价值模块，所述土地价值模块用于对所述目标城市的交通通达性、配套设施和综合产业进行打分评估，同时估算出所述目标城市内土地的价值。
26.根据所述第一方面，在一种可能的实现方式中，优选的，所述市场洞察系统包括：
27.市场综览模块，所述市场综览模块用于对地产的销售指标、租金水平和库存水平进行分析；
28.市场趋势模块，所述市场趋势模块用于对所述目标城市内一手房房价和二手房房价及其增速进行分析；
29.市场周期模块，所述市场周期模块用于反馈市场周期信心高低和在18个月内房价增速对比复合增长率的高低；
30.市场表现模块，所述市场表现模块用于描述在售项目的详情及户数的供应，并采用热力图形方式进行展示；
31.产品分析模块，所述产品分析模块用于将所述目标城市内的楼盘按照产品线分档，同时运用随机森林模型进行区域内地理信息指标与区域内楼盘市场指标建模，能够得到板块各类产品线单价、总价、面积、相对分布概率。
32.根据所述第一方面，在一种可能的实现方式中，优选的，所述宏观研究系统包括全国宏观模块和省域宏观模块，所述全国宏观模块和所述省域宏观模块分别囊括所述目标城市所在区域的国民经济、投资消费、国际收支、人口数量、年龄结构以及地产市场的指标。
33.根据所述第一方面，在一种可能的实现方式中，优选的，所述商业分析系统包括城
市商业价值模块和板块商业机会模块，所述城市商业价值模块用于对所述目标城市所在区域商圈的辐射人口范围和人群消费能力进行分析，所述板块商业机会模块用于分析所述目标城市的消费需求和交通便利度。
34.根据所述第一方面，在一种可能的实现方式中，优选的，所述租房分析系统包括市场分析模块和选址分析模块，所述市场分析模块用于对所述目标城市的外来人口规模、住宅租金坪效和房租收入比进行分析，所述选址分析模块用于对所述目标城市的地块需求、配套设施和交通禀赋进行分析。
35.根据所述第一方面，在一种可能的实现方式中，优选的，所述基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台还包括客户洞察系统和综合筛选系统，所述客户洞察系统用于对客户群体进行调研和定位筛选，所述综合筛选系统用于给用户提供指标个性化选择、指标间取交并集条件运算和综合比选。
36.第二方面，本发明还提供一种终端，所述终端包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在所述处理器上运行时，能够执行上述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台。
37.第三方面，本发明还提供一种可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时，能够执行上述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台。
38.针对现有技术中的daas平台缺乏对多维度地产数据进行深加工、整合等缺陷，本发明提供的一种基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台，该平台包括城市基本面、空间土地等系统，能够综合200多个数据维度和140多个算法模型，并且能够对每一个系统的中间性结果进行直接展示，在对地产数据研究过程中，极大的减少了对数据采集、数据分析、结果整理、数据制图等基础性工作量，在能够保留对地产研究自由性的同时，还极大的提升了对地产数据研究的工作效率。
附图说明
39.为了更清楚地说明本发明的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本发明的某些实施例，因此不应被看作是对本发明保护范围的限定。在各个附图中，类似的构成部分采用类似的编号。
40.图1示出了基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台的系统界面示意图；
41.图2示出了城市基本面系统的模块界面示意图；
42.图3示出了空间土地系统的模块界面示意图；
43.图4示出了市场洞察系统的模块界面示意图。
具体实施方式
44.下面将结合本发明实施例中附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。
45.通常在此处附图中描述和示出的本发明实施例的组件可以以各种不同的配置来布置和设计。因此，以下对在附图中提供的本发明的实施例的详细描述并非旨在限制要求保护的本发明的范围，而是仅仅表示本发明的选定实施例。基于本发明的实施例，本领域技
术人员在没有做出创造性劳动的前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。
46.在下文中，可在本发明的各种实施例中使用的术语“包括”、“具有”及其同源词仅意在表示特定特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合，并且不应被理解为首先排除一个或更多个其它特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的存在或增加一个或更多个特征、数字、步骤、操作、元件、组件或前述项的组合的可能性。
47.此外，术语“第一”、“第二”、“第三”等仅用于区分描述，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
48.除非另有限定，否则在这里使用的所有术语(包括技术术语和科学术语)具有与本发明的各种实施例所属领域普通技术人员通常理解的含义相同的含义。所述术语(诸如在一般使用的词典中限定的术语)将被解释为具有与在相关技术领域中的语境含义相同的含义并且将不被解释为具有理想化的含义或过于正式的含义，除非在本发明的各种实施例中被清楚地限定。
49.请参阅图1，本发明提供一种基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台(以下简称平台)，该平台能够应用于终端，具体的，包括城市基本面系统、空间土地系统、市场洞察系统、宏观研究系统、商业分析系统和租房分析系统等数据分析系统，其中不同的分析系统对地产数据具有不同的分析。
50.具体的，城市基本面系统用于对目标城市内地产的风险和收益进行分析；空间土地系统用于对目标城市内土地的价值进行评估，同时对被评估土地的发展趋势做出预测；市场洞察系统用于对目标城市内的地产市场和地产市场周期进行分析，同时能够回顾其发展历史和预测其未来的发展趋势；宏观研究系统用于对目标城市所在省份或者所在国家的经济指数进行分析；商业分析系统用于对所述目标城市内的人口数量、消费结构和交通通达性进行分析，并且找到核心商圈区域；租房分析系统用于对目标城市内的房租收入比进行分析；通过不同系统的对目标城市内的地产数据进行分析，进而能够根据分析结果对目标城市内的地产做出预测。
51.该平台综合了200多个数据维度以及140多个算法模型对地产数据进行分析和整合，并且根据所分析的地产数据对目标城市内的地产发展趋势做出预测，该平台能够科学有效的对未来的地产发展进行评估。
52.在该平台中，能够对每一个系统中的中间性结果直接进行展示，从而减少了在研究过程中数据采集、数据分析、结果整理、数据制图等基础性作业的工作量，并且拓展了数据分析方式和数据算力边界，在保留对地产研究自由性的同时吗，还提高了地产数据分析工作的效率。
53.请继续参阅图1，作为本发明的一种优选的实现方式，该平台还包括综合筛选系统和客户洞察系统，综合筛选系统用于给用户提供地产指标个性化选择、指标间取交并集条件运算和综合比选，允许用户对目标城市的各项指标进行个性化选择，最终得到城市竞争力的排名，能够大幅提升地产的投研效率。
54.客户洞察系统，客户洞察系统用于对客户进行调研和定位筛选，具体的，客户洞察系统包括客户调研子模块、综合客户洞察子模块和总价-客户分布子模块，客户调研子模块、综合客户洞察子模块用于对目标城市的二手房市场挂牌数据情况进行统计，其挂牌数
据包括二手房单价、总价和整套面积结构占比等，总价-客户分布子模块通过最新房屋总价、人口规模、配套设施、职位招聘月薪、人口消费等数据的地理分布情况进行多维叠加，便于高效精准的筛选及定位不同支付力段的客户群体。
55.具体的，综合客户洞察子模块包括人口分布部分、人口流动部分、客户价值部分三个细分板块，其中，人口分布部分及人口流动部分均以1km
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1km高分辨率公里格网，精准描述目标城市内的人口分布及流动情况。客户价值部分则根据人口规模、人口流动、招聘人数、薪资水平、人均消费水平通过熵值法打分得出，综合描述客户支付力、活跃度、净值等价值因子的地理分布情况。
56.请参阅图2，优选的，城市基本面系统包括城市指数模块和宏观数据模块，城市指数模块用于对目标城市的各项指数进行分析，宏观数据模块用于对人口基础、城市建设和经济建设等数据进行分析。
57.优选的，城市指数模块包括互联网指数子模块、房价指数子模块、地产支撑指数子模块、地产收益指数子模块、地产泡沫指数子模块和人口指数子模块。
58.具体的，互联网指数子模块用于监测互联网上的相关关键词在某一段时间内的热度变化，优选的采用搜索引擎进行监测；房价指数子模块用于综合衡量目标城市内一手房租金和二手房租金的相对水平；地产支撑指数子模块用于综合评估目标城市内的经济增长、单位产值、人口城市化、人口吸引力、产业产值、配套基建等对地产支撑能力的高低；地产收益指数子模块用于分析目标城市的地产投资和收益的高低情况；地产泡沫指数子模块用于评估目标城市地产泡沫的预估破灭时间，优选的采用对数周期幂律lppl算法模型进行计算预估；人口指数子模块用于描述目标城市内人口规模、人口结构、居民财富与居民支付力等人口相关基础指标，综合评判城市历年人口水平。
59.优选的，宏观数据模块包括人口基础子模块、城市建设子模块和经济建设子模块，宏观数据模块用于分析目标城市内的人口、城市建设和城市经济之间的比例关系。
60.具体的，人口基础子模块用于描述目标城市内人口的迁移、落户等相关基础指标，城市建设子模块用于统计目标城市内的地产建成面积、道路面积和建设相关基础指标，经济建设子模块用于分析目标城市内的产业结构、工业价值和经济建设基础指标。
61.可以理解的是，城市基本面系统通过对目标城市内的人口基础、城市建成占比、地产的各项指数进行对比分析，从而能够宏观的判断出目标城市地产的风险以及地产的收益情况。
62.请参阅图3，优选的，空间土地系统包括扩张趋势模块和土地价值模块，用于对目标城市内部的土地价值进行扫描，找到土地发展的方向并且对目标城市未来的土地扩张进行预判。
63.具体的，扩张趋势模块包括土地扩张子模块、小区建成子模块和人口扩展子模块，土地扩张子模块能够根据历年人造地表及建筑数据的变化趋势，使用元胞自动机及mcmc(马尔科夫链蒙特卡洛模型)方法对目标城市土地扩张的情况对目标城市土地未来可能扩张方向进行预测，小区建成子模块能够根据小区建成时间与空间分布规律预测小区建设趋势分布，人口扩张子模块能够根据历年人口数据的变化趋势，找到目标城市内人口发展特征，并由此对目标城市未来扩张方向进行预判。
64.具体的，土地价值模块包括对目标城市内的交通通达性、配套、产业、根据生活配
套价值、交通通达性和综合产业就业等指标进行熵值法综合打分，进一步的反映出目标城市各板块土地的现状价值，再一步的根据历年的人造地表及建筑数据的变化趋势，对城市未来扩张方向进行预判，计算城市各板块的未来潜力价值，使用人口数据结合人造地表数据，用类别表示目标城市网格所处的城市等级状态。通过计算年份差值的莫兰核密度，最后得到城市空间形态的变化速度；房价地图，计算板块实际房价、推算板块现有土地价值下的合理房价，根据实际房价和合理房价推算出城市房价洼地。
65.请参阅图4，优选的，市场洞察系统包括市场综览模块、市场趋势模块、市场周期模块、市场表现模块和产品分析模块，用于对市场产品进行剖析，且找出主流产品，同时能够预测未来市场的趋势，帮助投资人踩准时点。
66.具体的，市场综览模块用于对地产市场的销售指标、租金水平和库存水平等进行描述，市场趋势模块用于对目标城市内一手房及二手房的房价增速进行分析，市场周期模块用于反映市场周期信心高低以及房价增速对比18个月复合增长率的高低，其中，房价周期部分使用christiano-fitzgerald带通滤波，过滤掉较高频率的噪声信号及超低频的长周期信号，展现出与房地产投融资周期相关的中周期，以辅助投资决策，市场表现模块用于描述在售的地产项目和户数供应，产品分析模块用于将目标城市内的区域楼盘按照产品线进行分档，通过随机森林模型进行区域内地理信息指标与区域楼盘市场指标建模，得到板块的各类产品线的单价、总价、面积、相对分布概率。
67.优选的，宏观研究系统包括全国宏观模块和省域宏观模块，并且能够采用宏观指数展示省域宏观、城市对标评分、全国宏观等相关指数；具体的，全国宏观模块和省域宏观模块分别囊括目标城市的所在区域的国民经济、投资消费、国际收支、人口数量、年龄结构和地产市场等的指标。
68.优选的，商业分析系统包括城市商业价值模块和板块商业机会模块，用于通过对人口数量、消费结构以及交通通达性等指标找到核心商圈区域。
69.具体的，城市商业价值模块用于对目标城市所在区域商圈的辐射人口范围和人群消费能力进行分析，板块商业机会模块用于分析目标城市的消费需求和交通便利度。
70.优选的，租房分析系统包括市场分析模块和选址分析模块，市场分析模块用于对目标城市的外来人口规模、住宅租金坪效和房租收入比进行分析，选址分析模块用于对目标城市的地块需求、配套设施和交通禀赋进行分析。
71.作为本发明的一种优选实施方式，该平台还包括功能设计通用系统，该系统包括在线同步模块、城市数据模块、城市数据切换模块、城市检索和地图筛选等模块。
72.具体的，在线同步模块其功能为在云端模块进行更新后，客户端可以通过电脑联网下载和更新模块，城市数据模块其功能为，在云端城市数据包进行更新后，客户端可以通过电脑联网下载和更新城市数据，城市数据切换模块能够对目标城市进行切换，同时切换后的目标城市可以对其城市数据进行查看，城市检索模块能够通过关键词或者按照省份、城市拼音首字母进行检索，进一步的切换不同的城市数据进行查看，地图筛选模块能够实现在地图上拖动滑块时，能够对地图展示的数据进行过滤。
73.在本发明的技术方案中，该daas云平台是采用php+python+javascript编程语言开发一种计算机程序，该计算机程序能够存储在存储器中，也可以存储于一种可读存储介质上，并且能够在终端的处理器上运行，数据端框架使用有laravel，前端表现框架使用到
vue、echarts、leaflet。
74.基于nginx http服务器和ubuntu 20.4操作系统，综合应用postgrsql 11数据库以及主从技术进行部署并且使用到postgis(空间数据库)。系统部署中使用到geoserver瓦片服务器中间件。
75.需要解释的是，本发明中所提到的终端包括笔记本、台式计算机、智能手机、平板等。
76.以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，附图中的流程图和结构图显示了根据本发明的多个实施例的装置、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个系统、程序段或代码的一部分，所述系统、程序段或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在作为替换的实现方式中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。
77.例如，两个连续的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，结构图和/或流程图中的每个方框、以及结构图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或动作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。
78.另外，在本发明各个实施例中的各功能系统或单元可以集成在一起形成一个独立的部分，也可以是各个系统单独存在，也可以两个或更多个系统集成形成一个独立的部分。
79.所述功能如果以软件功能系统的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是智能手机、个人计算机、服务器、或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：u盘、移动硬盘、只读存储器(rom，read-only memory)、随机存取存储器(ram，random access memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
80.以上所述，仅为本发明的具体实施方式，但本发明的保护范围并不局限于此，任何熟悉本技术领域的技术人员在本发明揭露的技术范围内，可轻易想到变化或替换，都应涵盖在本发明的保护范围之内。

技术特征：
1.一种基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台，应用于终端，用于对目标城市内的地产进行数据分析、指标整合和趋势预测，其特征在于，包括：城市基本面系统，所述城市基本面系统用于对所述目标城市内地产的风险和收益进行分析；空间土地系统，所述空间土地系统用于对所述目标城市内土地的价值进行评估，同时对被评估土地的发展趋势做出预测；市场洞察系统，所述市场洞察系统用于对所述目标城市内的地产市场和地产市场周期进行分析，同时能够回顾其发展历史和预测其未来的发展趋势；宏观研究系统，所述宏观研究系统用于对所述目标城市所在省份或者所在国家的经济指数进行分析；商业分析系统，所述商业分析系统用于对所述目标城市内的人口数量、消费结构和交通通达性进行分析，并且找到核心商圈区域；租房分析系统，所述租房分析系统用于对所述目标城市内的房租收入比进行分析。2.根据权利要求1所述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台，其特征在于，所述城市基本面系统包括城市指数模块和宏观数据模块，所述城市指数模块包括：互联网指数子模块，所述互联网指数子模块通过搜索引擎频率监测关键词在某一段时间内的热度变化；房价指数子模块，所述房价指数子模块用于综合衡量所述目标城市内一手房租金和二手房租金的相对水平；地产支撑指数子模块，所述地产支撑指数子模块用于综合评估所述目标城市内的经济增长、单位产值、人口城市化、人口吸引力、产业产值、配套基建对地产支撑能力的高低；地产收益指数子模块，所述地产收益指数子模块用于分析所述目标城市的地产投资和收益的高低；地产泡沫指数子模块，所述地产泡沫指数子模块运用对数周期幂律lppl算法模型评估地产泡沫的预估破灭时间；人口指数子模块，所述人口指数子模块用于分析所述目标城市内的人口基础指标；所述宏观数据模块包括：人口基础子模块，所述人口基础子模块用于描述所述目标城市的人口相关基础指标；城市建设子模块，所述城市建设子模块用于统计所述目标城市内的地产建成面积、道路面积和建设相关基础指标；经济建设子模块，所述经济建设子模块用于分析所述目标城市的产业结构、工业价值和经济建设基础指标。3.根据权利要求1所述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台，其特征在于，所述空间土地系统包括：扩张趋势模块，所述扩张趋势模块用于对所述目标城市未来的扩张方向进行预测；土地价值模块，所述土地价值模块用于对所述目标城市的交通通达性、配套设施和综合产业进行打分评估，同时估算出所述目标城市内土地的价值。4.根据权利要求1所述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台，其特征在于，所述市场洞察系统包括：
市场综览模块，所述市场综览模块用于对地产的销售指标、租金水平和库存水平进行分析；市场趋势模块，所述市场趋势模块用于对所述目标城市内一手房房价和二手房房价及其增速进行分析；市场周期模块，所述市场周期模块用于反馈市场周期信心高低和在18个月内房价增速对比复合增长率的高低；市场表现模块，所述市场表现模块用于描述在售项目的详情及户数的供应，并采用热力图形方式进行展示；产品分析模块，所述产品分析模块用于将所述目标城市内的楼盘按照产品线分档，同时运用随机森林模型进行区域内地理信息指标与区域内楼盘市场指标建模，能够得到板块各类产品线单价、总价、面积、相对分布概率。5.根据权利要求1所述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台，其特征在于，所述宏观研究系统包括全国宏观模块和省域宏观模块，所述全国宏观模块和所述省域宏观模块分别囊括所述目标城市所在区域的国民经济、投资消费、国际收支、人口数量、年龄结构以及地产市场的指标。6.根据权利要求1所述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台，其特征在于，所述商业分析系统包括城市商业价值模块和板块商业机会模块，所述城市商业价值模块用于对所述目标城市所在区域商圈的辐射人口范围和人群消费能力进行分析，所述板块商业机会模块用于分析所述目标城市的消费需求和交通便利度。7.根据权利要求1所述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台，其特征在于，所述租房分析系统包括市场分析模块和选址分析模块，所述市场分析模块用于对所述目标城市的外来人口规模、住宅租金坪效和房租收入比进行分析，所述选址分析模块用于对所述目标城市的地块需求、配套设施和交通禀赋进行分析。8.根据权利要求1所述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台，其特征在于，所述基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台还包括客户洞察系统和综合筛选系统，所述客户洞察系统用于对客户群体进行调研和定位筛选，所述综合筛选系统用于给用户提供指标个性化选择、指标间取交并集条件运算和综合比选。9.一种终端，其特征在于，包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述计算机程序在所述处理器上运行时，能够执行权利要求1至8中任一项所述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台。10.一种可读存储介质，其特征在于，其存储有计算机程序，所述计算机程序在处理器上运行时，能够执行权利要求1至8中任一项所述的基于经济地理的地产开发投资决策daas云平台。

技术总结
本发明涉及地产行业市场数据分析技术领域，尤其涉及一种基于经济地理的地产开发投资决策DaaS云平台。该平台包括城市基本面系统、空间土地系统、市场洞察系统、宏观研究系统、商业分析系统、租房分析系统等多个数据处理分析系统，通过这些系统对地产数据进行处理，能够综合200多个数据维度和140多个算法模型进行数据分析、整合和预测，并且对每一个系统的中间性结果进行直接展示，在对地产数据的研究过程中，极大的减少了对数据采集、数据分析、结果整理、数据制图等基础性工作量，在能够保留对地产研究自由性的同时，还极大的提升了对地产数据研究的工作效率。数据研究的工作效率。数据研究的工作效率。


技术研发人员：郑永祥 彭原
受保护的技术使用者：深圳禾略贝塔信息科技有限公司
技术研发日：2021.12.07
技术公布日：2022/3/8