文章标题:清朝灭亡后 http://www.shijuea.com/sjtd/6021.html在经历了疫情考验的特殊时期，国内房地产租售市场需求经过短暂一段时间的低迷，又重新持续火爆。自改革开放以来，伴随着土地价格的持续走高以及国家坚持落实“房住不炒”的*策，房产市场从早年的遍地*金发展到如今充满竞争的状态；同时，房产行业面临着资金投入巨大，融资困难，回款周期长等问题；又由于市场主体，交易条件与*策影响等特点，也加大了房产企业的运营风险。那么房产领域怎么做数据分析？其领域运营状况可以通过哪些分析指标来定义和描述呢？接下来就让我们来了解一下吧。房地产行业因其特殊性会有许多的问题，因其属于大宗商品交易，成交时间周期长，业务交易环节相当繁琐，很难通过定量描述，且房产同时兼具生活工作落户等一系列附加社会属性，基于买方主观，购房时需要极其细致的权益衡量等等。鉴于此，导致房产领域数据分析问题诸多，数据来源之广，清洗与分析难度之高，数据反馈周期之长，易形成孤岛难以互联互通。在做房产运营分析进行系统性描述时，最常使用的关键指标主要在于用户与业务场景，比如说项目，房源，客源，业主，带看，成交，认购以及用户线上线下行为等。
分析框架图：
1用户带看带看量定义：一定时期内某一区域内客户实地参观批次的总和。带看量是反映房地产市场冷热程度的先导指标。客户有购房的意愿，才会发生带看，并且带看是发生在成交之前。因此，当房产带看量不断放大时，就说明后期房产交易市场越火热；反之，交易市场就越冷清。2用户转化房地产领域与一些O2O场景较为相似，涉及到线上到线下，融合了房，客，经纪人三方面。主要通过以下转化：前期吸引客户进行引流，联动业主发布房源信息数据，客户点击收藏