下载文档原格式
贝壳找房数据中台建设实践贝壳楼盘字典®构建了覆盖全国主要城市2亿多套房屋的楼盘数据库楼盘字典®套真实房屋信息2.07亿万张小区景观图542万覆盖全国50万个小区50万万张房屋标准户型图387万覆盖933万个单元信息933万436万大体量丰富数据个楼幢分布信息采集（除新疆、西藏、海南）所有＞30个楼盘的县级以上行政区覆盖全国25个省份25省覆盖全国326个地级市326市覆盖全国1352个地级县&县1352县楼盘字典®数据库在十一年的建设中形成了全国独一无二的楼盘表精准坐标7级门址管理房屋楼层单元楼幢楼盘城区城市小区城区城市小区层级：小区别名行政地址绿化率物业公司车位数量开发商……楼幢层级：产权年限建筑结构水电费供暖类型交易权属物业费……单元层级：电梯数量有无门禁楼层数……房屋层级：统计用途交易权属建筑面积用水类型用电类型建成年代户型信息产权年限套内面积……周边：超市门店社区地铁医疗教育……举例：北京世纪星城，从小区到楼幢到房间的各层级信息在楼盘字典®的建设中，贝壳积累了标准化数据建设方法论采集定位外业采集内业审核数据存储数据建设标准化流程数据标准数据展示基于楼盘字典®数据库，贝壳已经具备了平台化的服务能力REDS InfoREDS Map楼盘字典®楼盘字典全量数据的楼盘表及字段数据服务从⼆维商圈图延伸到三维场景中，支持多种三维数据展示和特效渲染；包含三维分析⼯具；BIM快速成图，并可以定制化REDS Navi小区内精准导航，带看路线规划，支持定制化搜索REDS LabREDS Eva基于楼盘字典的数据，与客、⼈数据，以及⼤数据算法结合，开发各类BI决策支持产品，比如户型图解读对外估价及市场⾏情的整体情报预测服务，服务包含基于地理信息的整体服务REDS Play数据可视化的⽅向，拥有丰富的模板库REDS Play-全国→城市→城区→商圈→小区价格波动一目了然将楼盘库的数据应用起来，并设计开发对应的数据看板数据可视化之后就能更加精准的管控着城市的房屋数据楼盘管理系统数据展示层数据应用层数据支撑层数据看板应用系统楼盘库数据大屏楼盘地图数据看板楼盘管理数据初始化数据接口调用地址匹配服务*同步全量楼盘字典数据（楼盘、楼栋及所需属性字段数据）*可实时调用接口获取楼盘、楼栋数据*可根据地址信息匹配楼盘字典对应的楼盘、楼栋管理楼盘库的内容，进行新增、删除、修改等等操作租赁管理基于楼盘库，将所有租赁的情况进行管控，大大增加城市的稳定押品管理管控全市所有的按揭抵押的房屋，通过房价监控控制整体市场风险人员流动管理将人与房屋的数据进行挂接，那么针对整个城市的人员流动就可以更有效的控制… …… …更多基于城市楼盘表的应用Agenda•为什么建数据中台•什么是数据中台•如何建数据中台•数据中台的实战。
贝壳采购数字化项目二期签约，商越助力打造互联网行业全场景全链路采购数字化平台近日，贝壳找房(北京)科技有限公司（以下简称“贝壳”）与北京商越网络科技有限公司（以下简称“商越”）完成二期签约，双方将继续扩大合作。
在商越与贝壳项目组的密切配合、精诚合作下，贝壳一期采购商城项目已成功上线并稳定运行一年多，此次二期合作贝壳将从采购业务全流程、财务协同、合同管理等方面着手，构建采购全链路、全品类、全场景的数字化管理闭环，打造互联网行业采购数字化标杆。
作为商越的第一家客户，贝壳在2019年4月完成了企业采购商城建设（详情点击：链家签约商越，搭建采购互联网平台）。
贝壳采购商城上线后,通过商越为其提供的持续运营服务,现已覆盖贝壳全国8000多门店, 使采购周期由原来平均的25天缩减至2天，协议采购比例由30%提升至90%，采购效率显著提升。
相比一期单一的目录化商城采购需求，双方二期合作将完成寻源招标采购、场景化采购的上线和聚贤阁接口范围的升级，可进一步支持贝壳定制类商品和服务的电商采购，满足贝壳在快速发展中诞生的非目录化采购需求。
贝壳二期将以更个性化、多样性、多场景的方式，满足贝壳全链路采购，实现所有采购业务集中在商越的系统中完成，替换原有的SRM系统。
在实现全链路采购的同时，贝壳二期合作也将从财务视角打造从采购预算、核算到支付的全流程协同，并切入合同管理功能，实现业财一体化的管控，以财务合规推动业务高效发展。
据悉，贝壳二期合作启动会已于6月28日在商越北京总部召开，贝壳采购中心总经理方瀛，商越北方区总经理张雁明及双方项目组成员参加会议。
从本次合作启动会上了解到，未来越来越多的房子都将用数字化串联，贝壳的数字化优势将持续彰显。
贝壳是一家互联网企业，将数字化建设视为企业头等战略。
贝壳高度认可商越在采购数字化领域的专业度,极为稳定的系统和持续有效的运营服务是贝壳继续选择商越的原因。
商越北方区总经理张雁明表示，感谢贝壳对商越的信任，贝壳是商越在互联网领域的战略级合作伙伴。
房源搜索中台搭建实战（上）编辑导语：中台简单地说，就是抽象和复用，类似软件开发中“面向服务的体系架构”的概念，中台也有不同的分类，根据企业不同的需要搭建不同的中台体系；本文作者根据自己搭建房源搜索中台的案列进行经验分享和总结，我们一起来看一下。
中台只是一种形式，归根到底是需要解决真实的业务问题；为了中台概念而打乱现有的业务部署，强行拆前台搭中台往往是得不偿失的。
从19年初我接手房源搜索业务开始，不断在内部讨论和推演是否要建立一个全局搜索配置中心（也就是现在所说的中台），一直到19年底才正式确认要搭建一个独立的中台系统。
目前已经接近上线，回过头来与大家分享下期间的经验和总结。
1. 什么是中台？中台这个概念在19年前后火遍互联网，马云参观Suppercell后提出的“大中台小前台”战略调整已经被传为佳话。
那么到底什么是中台？网络上已经有各种角度的解读，简单地说就是：抽象和复用，类似软件开发中“面向服务的体系架构”的概念。
下面根据前人的总结和我自己的理解，简单描述下典型中台的三种分类：1）数据中台数据中台大多数情况都是作为BI产品的基础，无论是面向外界的服务类产品还是服务于本身企业的内部工具，数据中台存在的意义就是整合和规范数据，方便业务方基于标准和统一的数据规范进行二次开发。
2）技术中台顾名思义，这类中台主要是服务于技术人员的；对于业务方来说，除了服务稳定性和接入方式，对原本的业务流程是没有任何影响的，理论上最前端的业务人员是没有任何感知的。
开发同学的工作也可以简单概括为：抽象出可复用的功能模块（接口），方便各个业务端快速的自主化配置并按需调用。
3）业务中台这类中台就是产品同学感知最强的中台类型了，业务中台的搭建需要产品同学深刻地理解不同业务线之间的共性及差异，从上至下地推动业务中台的搭建。
用业务的语言去描述我们期望搭建的组织能力，比如支付能力，直播能力，用户管理能力等等。
如果用造房子来类比三种中台之间的差异：“数据中台”是给你标准的砖块，水泥，钢筋，让你自己动手去建筑；“技术中台”是给你一块块复合板材，你要做的事情和搭积木一样，把他们按照标准装配到一起；“业务中台”则是给你一个个标准户型的房间，你只需要决定我要用到哪几个房间就可以了。
贝壳找房组织架构-回复贝壳找房是中国领先的房产在线交易平台，为用户提供全面的房产信息搜索、交易服务，以及在线房屋租赁等解决方案。
作为一个快速发展的互联网公司，贝壳找房的组织架构是一个关键的组成部分，影响着公司的运营效率和发展方向。
下面将以中括号内的内容为主题，逐步探讨贝壳找房的组织架构。
1. 什么是组织架构？组织架构是一个企业或组织在人力资源管理方面的重要组成部分，它定义了不同层级的职责、权限和关系，并为组织提供了一个清晰的运作框架。
2. 贝壳找房的组织架构是什么样的？贝壳找房的组织架构分为多个部门和团队，以实现高效的业务运营和快速的决策执行。
下面是贝壳找房的主要组织架构：2.1 高层领导团队贝壳找房的高层领导团队由总裁和副总裁组成，他们负责制定公司的战略方向和业务规划，并监督公司的整体运营和发展。
2.2 业务部门贝壳找房的业务部门是公司的核心，它们负责不同的业务线，包括房产信息搜索、在线交易和房屋租赁等。
每个业务部门由一个部门经理领导，负责该部门的运作和目标实现。
2.3 技术团队作为一个互联网公司，技术团队在贝壳找房的组织架构中起着重要的作用。
技术团队负责开发和维护公司的核心技术平台，包括房屋信息数据库、交易系统和搜索引擎等。
技术团队由多个子团队组成，如产品开发、前端开发和后台开发等。
2.4 运营团队贝壳找房的运营团队负责市场营销、用户支持和客户关系管理等工作。
运营团队与业务部门和技术团队紧密合作，确保公司运作的顺利和用户满意度的提高。
2.5 市场部门贝壳找房的市场部门负责制定市场推广策略，提升公司的品牌知名度和市场份额。
市场部门负责营销活动、品牌建设和媒体关系等工作。
2.6 数据分析团队数据分析团队负责收集、分析和解读大数据，为公司的决策提供支持。
他们利用数据分析工具和技术，提取有价值的信息，帮助公司更好地了解客户需求和市场趋势。
3. 如何实现组织架构的有效管理和协调？为了实现组织架构的有效管理和协调，贝壳找房采取了以下措施：3.1 设立公司目标和绩效指标贝壳找房制定了明确的公司目标和绩效指标，将其分解到不同部门和团队，并通过定期评估和反馈机制确保各个部门和团队的工作与战略目标保持一致。
产品分析报告| 贝壳找房App以及互联网房产服务行业编辑导语：随着生活水平的不断进步以及互联网的持续发展，找房行业也与互联网相结合，冒出不少互联网房产服务的平台；本文是关于“贝壳找房”的深度剖析以及分析互联网房产服务行业的运转逻辑，我们一起来看一下。
贝壳找房是一款房产租赁与买卖交易服务平台，通过继承链家的线下房源数据，与三方公寓和中介合作，为广大用户提供海量且真实的房源，旨在解决用户租房、买房、卖房的难题。
自2018年创立以来，势如破竹，发展迅速；2019年成交额达到21277亿元，并已于2020年8月IPO上市。
本文以贝壳找房APP为切入点，深入剖析贝壳以及互联网房产服务行业的运转逻辑。
将从下列几个方面进行分析：1.行业分析2.竞品分析3.用户价值分析4.商业价值分析5.产品迭代分析6.产品结构分析7.运营分析8.总结一、行业分析房产服务是指房地产各个环节中为当事人提供服务的经营活动。
随着居民的收入增加，生活水平上升，进一步的城镇化发展，买房卖房租房依旧火热；在对线下中介信任不足的大环境下，线上的大型房产服务平台开始涌现，旨在为用户提供优质房源信息等综合服务。
自2014年以来，互联网房产服务行业突飞猛进，而房地产行业往往受宏观政策因素影响，接下来用PEST模型来分析一下。
1. 政策层面我国的城镇化率的进一步提升和货币信贷环境宽松，且地方楼市政策略有放宽，继续推动房产行业在疫情后的回暖复苏。
具体体现在，2019年全国城镇化仅60.6%，置业需求随人口迁移仍有上升空间；中央经济工作会议表明2020年全国货币信贷将比2019年增长提升，同时因城施策下更多城市的政策有一定的放宽，帮助房产行业稳定发展。
2. 经济层面据经济学家任泽平的测算，中国住房地产2018年总市值321万亿元，相当于美国的2.4倍；其中每年有6万多亿元价值的住宅换手、12-13万亿元的新房卖出，再加上租房，就是一年25万亿元成交额的大市场。
Python⼿拉⼿教你爬取贝壳房源数据的实战教程⽬录⼀、爬⾍是什么？⼆、使⽤步骤1.引⼊库2.读⼊数据3.随机选择⼀个ip地址构建代理服务器4.运⾏代码总结⼀、爬⾍是什么？在进⾏⼤数据分析或者进⾏数据挖掘的时候，数据源可以从某些提供数据统计的⽹站获得，也可以从某些⽂献或内部资料中获得，但是这些获得数据的⽅式，有时很难满⾜我们对数据的需求，⽽⼿动从互联⽹中去寻找这些数据，则耗费的精⼒过⼤。
此时就可以利⽤爬⾍技术，⾃动地从互联⽹中获取我们感兴趣的数据内容，并将这些数据内容爬取回来，作为我们的数据源，从⽽进⾏更深层次的数据分析，并获得更多有价值的信息。
在使⽤爬⾍前⾸先要了解爬⾍所需的库（requests）或者( urllib.request )，该库是为了爬取数据任务⽽创建的。
⼆、使⽤步骤1.引⼊库代码如下（⽰例）：import osimport urllib.requestimport randomimport timeclass BeikeSpider:def __init__(self, save_path="./beike"):"""贝壳爬⾍构造函数:param save_path: ⽹页保存⽬录"""2.读⼊数据代码如下：# ⽹址模式self.url_mode = "http://{}/loupan/pg{}/"# 需爬取的城市self.cities = ["cd", "sh", "bj"]# 每个城市爬取的页数self.total_pages = 20# 让爬⾍程序随机休眠5-10秒self.sleep = (5, 10)# ⽹页下载保存根⽬录self.save_path = save_path# 设置⽤户代理，是爬⾍程序伪装成浏览器self.headers = {"User-Agent": "Mozilla/5.0 (Windows NT 10.0; Win64; x64) AppleWebKit/537.36 (KHTML, like Gecko) Chrome/89.0.4389.114 Safari/537.36"} # 代理IP的信息self.proxies = [{"https": "123.163.67.50:8118"},{"https": "58.56.149.198:53281"},{"https": "14.115.186.161:8118"}]# 创建保存⽬录if not os.path.exists(self.save_path):os.makedirs(self.save_path)def crawl(self):"""执⾏爬取任务:return: None"""该处使⽤的url⽹络请求的数据。
贝壳看房模型映射的思路1.引言1.1 概述概述部分的内容：贝壳看房模型是一种基于现代科技的房地产看房方法，通过虚拟现实技术和大数据分析，为用户提供了更加立体、真实的房屋浏览体验。
这一模型的核心思路是将真实的房屋场景映射到虚拟的环境中，使用户能够在不实际亲临其地的情况下，感受到房屋的空间布局、装修风格等方面的特点。
贝壳看房模型的出现，解决了传统看房方式中的一些痛点和不便之处。
传统看房往往需要花费大量的时间和精力，而且受限于实际场地条件，无法满足用户对房屋全方位的了解需求。
而贝壳看房模型则打破了时空的限制，无论用户身在何处，只要有网络连接和相应的设备，就能够方便地进行房屋浏览。
为了实现贝壳看房模型的成功映射，需要借助虚拟现实技术和大数据分析。
虚拟现实技术通过声音、图像和触觉等手段，使用户能够身临其境地感受到房屋的真实情况。
而大数据分析则能够提供更加全面和准确的房屋信息，如房屋的面积、楼层、装修程度等。
贝壳看房模型的出现，不仅为用户提供了便利和舒适的房屋浏览体验，也为房地产行业的发展带来了新的机遇和挑战。
在未来，随着科技的不断进步和应用的拓展，贝壳看房模型有望在房地产行业中发挥更大的作用，为用户提供更加智能和个性化的服务。
1.2文章结构1.2 文章结构本篇文章将分为引言、正文和结论三个主要部分，分别对贝壳看房模型的映射思路进行详细讨论。
在引言部分，我们将进行概述，介绍贝壳看房模型的基本原理和应用场景，并明确本文的目的。
通过这些内容，读者将能够对贝壳看房模型有一个全面的了解。
在正文部分，我们将首先深入介绍贝壳看房模型的基本原理。
这包括模型设计和构建的具体步骤，以及模型背后的数学原理和算法。
这一部分的目的是帮助读者理解贝壳看房模型的核心机制。
接着，我们将探讨贝壳看房模型的应用场景。
这部分将列举几个具体案例，并详细解释贝壳看房模型在不同领域的实际应用。
通过实际案例的展示，读者可以更好地理解贝壳看房模型的实际作用和优势。
技术赋能服务升级贝壳找房加速“新居住”时代到来作者：来源：《中国计算机报》2018年第50期长久以来，用户在进行房屋交易时面临诸多困难。
比如，用户无法获得真实的房源信息、房屋中介乱收费、无法实时掌握交易情况、个人隐私被泄露等。
而另一方面，整个居住领域也面临信息化程度低、从业者服务水平参差不齐等问题，整个行业陷入负循环，无法进一步提升服务品质。
为了让用户获得优质、高效、安全的居住服务，贝壳找房于今年4月份正式上线。
作为技术驱动的品质居住服务平台，贝壳找房通过打造基础设施，赋能居住领域从业者，为用户提供二手房、新房、租赁和装修等全方位优质居住服务。
贝壳找房通过行业领先技术不断实现房和人的线上化和数据化，目前已推出具有自主知识产权的房屋信息数据库——“楼盘字典”、独立研发的如视VR看房、支持房屋经纪人高效协作的ACN经纪人合作网络（Agent Cooperate Network）和体现品牌平台诚信度的“贝壳分”。
依托“楼盘字典”、如视VR看房、ACN经纪人合作网络和“贝壳分”，贝壳找房能够为经纪人提供品牌、运营、人才等多重赋能，真正推动行业升级，提升行业整体服务水平。
“楼盘字典”：建立“真房源”行业标准“楼盘字典”是贝壳推动行业践行“真房源”标准的基础设施，目前已成为行业标准化的底层数据库。
2011年，“楼盘字典”率先在业内制定了“真实存在、真实在售、真实价格、真实图片”的真房源标准。
“楼盘字典”耗资6亿元，记录在库的真实房屋数突破1.6亿，覆盖中国241座城市的38万个小区，每套房源拥有300多个字段描述。
基于“楼盘字典”打造的真房源验真系统，贝壳可对房源的上架、展示、下架进行全生命周期管理，并且在7×24小时实时比对42大类房源的特征，捕捉房态信息进行辨别，经过智能数据模型测算，对全量房源进行精准打分，针对疑似问题进行维护更新，以流程管理确保贝壳平台真房源管理的有效性。
通过“楼盘字典”和全生命周期的真房源验真系统，贝壳找房的真房源率已达到95%以上，从根本上遏制了“信息不透明”“房源不真实”等房产中介行业长期存在的行业弊病。
关于贝壳分中的重点字段完备指标标题：贝壳分中的重点字段完备指标：优化住房信息搜索与交易体验摘要：贝壳分是房产交易领域的关键指标之一，它综合考量住房在位置、价格、户型、装修等多个维度的信息，帮助用户更便捷地搜索和比较房源。
其中的重点字段完备指标对于保障数据可靠性和用户满意度至关重要。
本文将深入探讨贝壳分中的重点字段完备指标，并分享对其影响因素和优化方法的个人见解。
正文：一、引言贝壳分是贝壳找房平台上重要的评价指标之一，它综合考量了住房的各项关键信息，帮助用户迅速筛选心仪的房源。
在贝壳分中，重点字段完备指标扮演着至关重要的角色。
本文将从以下几个方面探讨贝壳分中的重点字段完备指标，包括其定义、重要性以及相关的影响因素和优化方法。
二、重点字段完备指标的定义与重要性重点字段完备指标是指贝壳分中的关键字段信息是否完整。
在用户进行住房搜索和比较时，完备的字段信息能够提供更准确和全面的房源描述，帮助用户更好地了解和选择适合自己的住房。
位置、价格、户型、装修等字段信息都是用户在选择住房时重要的参考因素，而这些信息的完备性直接影响用户对房源的满意度和交易成交率。
三、重点字段完备指标的影响因素1. 数据来源和合作伙伴贝壳找房平台依托广泛的数据来源和合作伙伴网络，获取房源信息。
重点字段完备指标的可靠性和完整性需要依赖可信的数据源和合作伙伴的提供。
与房地产中介机构和房东的合作关系密切，是保障重点字段完备指标的重要因素之一。
2. 数据录入和审核流程贝壳找房平台采用严格的数据录入和审核流程，确保重点字段的准确性和完整性。
数据录入人员需要全面地填写各个字段信息，并经过严格的审核流程确保数据的真实性和可靠性。
良好的数据录入和审核流程是保障重点字段完备指标的关键因素之一。
四、重点字段完备指标的优化方法1. 强化数据源和合作伙伴网络贝壳找房平台可以进一步拓展与房地产中介机构和房东的合作伙伴关系，扩大可靠的数据源，提高重点字段完备指标的可靠性。
贝壳找房组织架构摘要：I.引言A.介绍贝壳找房B.阐述本文旨在分析贝壳找房的组织架构II.贝壳找房的发展历程A.介绍贝壳找房的发展背景B.描述贝壳找房的发展历程C.阐述贝壳找房在发展过程中的关键节点III.贝壳找房的组织架构A.贝壳找房的总部1.介绍贝壳找房的总部地址2.阐述贝壳找房的总部功能及职责B.贝壳找房的主要部门1.介绍贝壳找房的主要部门及其功能2.阐述贝壳找房各部门之间的协作关系C.贝壳找房的主要领导层1.介绍贝壳找房的主要领导人物2.阐述贝壳找房领导层的战略思考及管理风格IV.贝壳找房的市场地位及竞争优势A.贝壳找房的市场份额1.介绍贝壳找房在房产市场的份额2.阐述贝壳找房的市场地位B.贝壳找房的竞争优势1.介绍贝壳找房的竞争优势2.阐述贝壳找房如何利用其竞争优势扩大市场份额V.贝壳找房的未来发展A.贝壳找房的未来发展规划1.介绍贝壳找房的未来发展规划2.阐述贝壳找房将如何实现其未来发展规划B.贝壳找房面临的挑战及应对策略1.介绍贝壳找房面临的挑战2.阐述贝壳找房将如何应对这些挑战VI.结论A.总结贝壳找房的组织架构B.阐述贝壳找房的市场地位及竞争优势C.展望贝壳找房的未来发展正文：贝壳找房是中国房产市场的一家重要参与者，其使命是缔造平台，推动行业进步，让房产交易更加安全、高效和便捷。
本文将分析贝壳找房的组织架构，以帮助读者更好地了解这家公司的运营方式。
贝壳找房的发展历程可以追溯到2015年，当时链家网成立，标志着贝壳找房的前身诞生。
自那时以来，贝壳找房经历了快速的发展，逐渐成为中国房产市场的一股重要力量。
贝壳找房的组织架构主要包括总部、主要部门和领导层。
总部位于北京，负责公司的整体战略规划和运营管理。
贝壳找房的主要部门包括市场营销部、产品技术部、运营管理部等，这些部门分别负责公司的市场推广、产品研发和运营管理等工作。
贝壳找房的领导层包括董事长左晖、CEO彭永东等，他们负责公司的战略决策和管理。
互联网垂直搜索服务在房地产行业中的应用案例分享随着互联网技术的不断发展和普及，各行各业都在积极探索和应用互联网的各种服务和工具。
房地产行业作为一个重要的经济产业，也在积极借助互联网的力量来提升效率、丰富用户体验、拓展市场。
互联网垂直搜索服务便是其中一项重要的工具和服务，它能够帮助用户快速、准确地搜索到自己需要的房地产相关信息，极大地方便了买房、卖房、租房等用户需求。
一、租房领域的搜索服务在租房领域，互联网垂直搜索服务能够帮助租房者快速找到符合自己需求的租房房源。
租房者可以根据自己的预算、房源面积、地理位置等要求，通过互联网垂直搜索服务筛选出符合要求的房源，并进行比较和选择。
以58同城为例，它作为国内领先的分类信息平台，提供了丰富的租房信息和搜索服务。
租房者可以在58同城网站或手机App上使用搜索功能，输入具体的租房需求，系统将根据用户输入的关键词快速返回相关的房源信息。
同时，用户还可以通过筛选条件来进一步缩小搜索范围，例如选择租金范围、房屋类型、地理位置等。
此外，互联网垂直搜索服务还提供了房源的详细信息，如房屋户型、租金价格、楼层情况、配套设施等。
租房者可以通过查看这些详细信息，更好地了解房源情况，减少实地考察的次数，提高租房效率。
二、买房领域的搜索服务在买房领域，互联网垂直搜索服务同样发挥着重要作用。
购房者可以通过互联网垂直搜索服务获取大量的楼盘信息，并进行对比、筛选，帮助用户快速找到心仪的房产。
以链家网为例，它是国内知名的房产交易平台之一，提供了全面的买房搜索服务。
用户可以通过链家网站或者App输入具体的买房需求，系统将返回相关的楼盘信息。
买房者可以根据自己的需求，比如地段、面积、价格等进行搜索和筛选。
在搜索结果页，互联网垂直搜索服务会提供楼盘的基本信息、户型图、楼盘图片等。
用户可以通过这些信息更好地了解楼盘情况，评估房产的优劣，并进行对比和选择。
此外，互联网垂直搜索服务还可以提供楼盘周边设施、交通状况、学校资源等相关信息，帮助用户更全面地了解房产所在的环境和配套设施，为购房决策提供参考。
文章做es全文检索的方法
1.准备阶段：
1.数据清洗：去除无关信息、格式统一、去除停用词等。
2.分词：将文章切分成一个个小词，方便后续处理和匹配。
2.索引建立：
1.使用合适的字段映射，比如文本字段、关键词字段等。
2.对数据进行倒排索引，形成词项和文档的映射关系。
3.查询阶段：
1.查询语句处理：对用户输入的查询语句进行分词、去除停用词等处
理。
2.匹配查询：根据倒排索引，找到与查询语句匹配的文档。
4.结果展示：
1.返回匹配的文档列表，可以按照相关度、时间等进行排序。
5.优化与调整：
1.根据实际使用情况，对索引和查询进行优化，提高检索效率和准确
度。
2.定期更新索引，保持数据的时效性。
贝壳门店分层分析报告随着房地产市场的发展，贝壳门店的分层分析对于提升经营效益和满足不同顾客需求具有重要意义。
本报告将对贝壳门店的分层情况进行分析，并提出相应的建议。
首先，根据顾客的购房需求和消费能力，我们将贝壳门店的客户分为三个层次：高端、中端和低端。
高端客户通常具有较高的购房预算和更高的购房要求，他们更注重房屋的品质和地理位置。
中端客户购房预算和要求相对较为平衡，注重房屋的性价比和配套设施。
低端客户购房预算较低，更注重经济实惠和房屋的基本功能。
其次，我们分析了贝壳门店在不同层次客户中的市场占有率。
根据调查数据，贝壳门店在中端客户中的市场占有率最高，占比达到50%，其次是低端客户，占比为30%。
然而，在高端客户中，贝壳门店的市场占有率较低，仅为20%。
这说明贝壳门店在高端市场的竞争力较弱，需要加大市场推广力度和提升服务质量。
针对不同层次客户的需求特点，我们提出了以下建议：对于高端客户，贝壳门店应加强与开发商的合作，争取更多高品质的房源资源。
同时，提供个性化的服务，如专属经纪人、定制选房等，满足高端客户对于品质和服务的要求。
对于中端客户，贝壳门店需要加强市场推广和品牌宣传，提高知名度和影响力。
同时，注重与开发商的合作，争取更多性价比较高的房源资源。
此外，贝壳门店还可以提供更多购房指导和贷款咨询等增值服务，提升客户的购房体验。
对于低端客户，贝壳门店应注重开发经济实惠的房源资源，提供更多适合低端客户的房屋选择。
同时，提供更多优惠政策和购房补贴，吸引低端客户选择贝壳门店。
总之，贝壳门店的分层分析对于提升经营效益和满足不同顾客需求至关重要。
通过加强与开发商的合作、提供个性化服务和增值服务，贝壳门店可以在不同层次客户中提升市场占有率，并取得更好的经营成果。
贝壳重点字段完备指标贝壳重点字段完备指标是指在房产信息数据中，必须包含的相关信息，以保证信息的全面性和准确性。
这些信息包括房屋属性、所在地区、售价情况、户型结构、面积大小、朝向情况、装修程度、建筑年代、楼层高度、物业信息、交通情况、周边配套等，以下将从各方面进行分析。
1. 房屋属性在房产信息数据中，房屋属性是最为基本和核心的信息，需要包括房屋类型、建筑面积、使用面积、房间数量、卫生间数量、客厅数量、厨房数量、阳台数量等，这些信息可用于快速了解房屋的基本情况和空间布局，用户可以根据个人需求和偏好来进行选择。
2. 所在地区所在地区是房产信息数据中需要关注的重点信息之一，需要包括房屋所在的城市、所在的区域、具体的街道、小区名称以及具体的地址信息等。
这些信息可以帮助用户准确定位房屋位置，从而了解其所处的地理环境、交通配套等重要信息。
3. 售价情况售价情况是房产信息数据中最关键的信息之一，需要包括房屋的总价、单价、首付金额、贷款金额、月供金额等。
这些信息可以让用户更加直观地了解当前房屋的价格情况，做出是否购买的决策。
4. 户型结构户型结构是房产信息数据中的重要信息之一，需要包括房屋的具体户型结构，如几室一厅、几室两厅等。
这些信息可以让用户更直观地了解房屋的空间布局和功能性，从而决定是否符合个人需求。
5. 面积大小面积大小是房产信息数据中的关键信息之一，在开发商销售房屋的时候，会给出房屋的建筑面积和使用面积。
这些信息可以让用户更准确地了解房屋的真实面积情况，从而形成对房屋的全面认识。
6. 朝向情况朝向情况是房产信息数据中的关键信息之一，需要包括房屋的朝向方向，如东、南、西、北等。
这些信息可以让用户更好地了解房屋的采光情况、通风情况、观景情况等重要信息。
7. 装修程度装修程度是房产信息数据中的重点信息之一，需要包括房屋的装修程度、装修风格等信息。
这些信息可以让用户了解房屋装修的风格和档次，从而针对个人需求和预算进行选择。
《贝壳分中的重点字段完备指标》1. 引言在贝壳分中，重点字段完备指标是一个非常重要的概念。
它不仅关乎到数据的完整性和准确性，还直接影响到贝壳分的分析和应用。
在本文中，我将从多个角度来深入探讨贝壳分中的重点字段完备指标，以便读者能够更全面地了解和应用这一概念。
2. 什么是重点字段完备指标？在贝壳分中，重点字段完备指标是指在数据采集和处理过程中所关注的重要字段的完整性和准确性程度。
这些字段通常是对于分析和应用非常关键的，缺失或错误的数据会直接影响到最终的结果。
重点字段完备指标的评估和管理是非常重要的。
3. 重点字段完备指标的评估方法为了评估重点字段完备指标，我们需要从数据收集、存储和处理等多个环节来进行全面考量。
我们需要明确哪些字段是属于重点字段，在数据采集的过程中要特别关注这些字段的完整性；在数据存储和处理的过程中，需要建立严格的规范和流程，确保重点字段的准确性和完整性。
4. 重点字段完备指标对贝壳分的影响重点字段完备指标的不足将直接影响到贝壳分的分析和应用。
数据的不完整和错误将导致分析结论的不准确，从而影响到决策的有效性。
保证重点字段的完备性和准确性对于贝壳分的有效应用至关重要。
5. 我的观点和理解在我看来，重点字段完备指标是贝壳分中一个非常重要的概念。
它直接关系到数据分析的准确性和可靠性，也是我在平时工作中非常关注的一个点。
在实际工作中，我会特别关注重点字段的完备情况，并确保数据的准确性和完整性。
6. 总结通过本文的分析，我们可以看到重点字段完备指标在贝壳分中的重要性和影响。
在日常工作中，我们需要特别关注这一问题，并采取有效的措施来确保数据的完整性和准确性，从而保证贝壳分的有效分析和应用。
在实际写作中会根据具体的内容和主题展开更详细的讨论和分析，这样即使文章长度超过3000字也能够保证内容的丰富和深度。
7. 重点字段完备指标的管理策略为了确保重点字段的完备性，我们需要建立一套完备的管理策略。
需要对重点字段进行清单和分类，明确每个字段的重要性和影响范围。
关于贝壳分中的重点字段完备指标贝壳分中的重点字段完备指标是指对房源信息中的关键字段进行完备性评估的指标。
这些字段包括房产基本信息、房屋类型、房屋面积、房屋朝向、房屋装修情况、房屋价格、房屋所在位置等。
对于贝壳分中的房源信息，重点字段完备指标主要包括以下几个方面：1. 房产基本信息：包括房屋所属楼盘、楼盘地址、房屋产权类型等。
这些信息对于了解房源的基本情况非常重要，完备性较高的房产基本信息有助于提高用户对房源的信任度。
2. 房屋类型：包括住宅、商铺、写字楼等类型。
这些信息决定了房屋的用途和特点，是用户选择房源的重要依据之一。
3. 房屋面积：住宅房源的面积是用户选择房屋大小的关键因素。
完备的房屋面积信息可以帮助用户准确评估房源的实际使用价值。
4. 房屋朝向：房屋的朝向对于日照、通风等因素有着重要影响。
完备的房屋朝向信息可以帮助用户更好地选择适合自己的房源。
5. 房屋装修情况：房屋的装修情况直接关系到用户的使用体验和舒适度。
完备的房屋装修信息可以使用户更好地了解房源的装修程度，从而做出更准确的决策。
6. 房屋价格：房屋价格是用户选择房源的重要考量因素之一。
完备的房屋价格信息可以帮助用户了解房源的价格水平，从而更好地做出购房决策。
7. 房屋位置：房屋所在位置是用户选择房源的重要因素。
完备的房屋位置信息可以帮助用户了解房源的地理位置、周边交通、配套设施等情况，从而更好地判断房源是否符合自己的需求。
综上所述，贝壳分中的重点字段完备指标主要包括房产基本信息、房屋类型、房屋面积、房屋朝向、房屋装修情况、房屋价格、房屋位置等字段的完备性评估。
通过提高这些字段的完备性，可以提高用户对房源信息的准确性和信任度，为用户提供更好的房源选择体验。
贝壳对我国房地产中介行业的借鉴作用随着互联网的快速发展，新兴科技不断涌现，对各行各业都带来了巨大的冲击和改变。
房地产中介行业也不例外，传统的中介模式面临着诸多挑战。
然而，贝壳作为一家以互联网技术为核心的房地产中介平台，为我国房地产中介行业带来了许多创新和借鉴的机会。
首先，贝壳以信息技术为基础，通过大数据、人工智能等技术手段，实现了房源信息的全面、高效的整合和管理。
在传统中介行业中，房源信息的获取和整理往往是一项耗时且效率低下的工作。
贝壳通过技术手段，实现了房源信息的快速采集和整合，有效提高了中介服务的效率。
这对我国的房地产中介行业来说，是一种重要的借鉴和改进方向。
其次，贝壳以技术为支撑，实现了房屋交易的在线化。
传统的房屋交易过程繁琐，需要中介人员作为桥梁协调买卖双方的意愿和需求。
贝壳通过引入在线交易平台，将买卖双方直接连接起来，使交易过程更加直接、高效。
这种模式的借鉴意义在于，提高了房屋交易的透明度和公平性，减少了信息不对称的问题，提升了消费者的体验和满意度。
此外，贝壳通过引入在线支付、评价体系等功能，实现了房地产中介服务的全面升级。
传统的中介行业往往存在信息不对称、服务不规范等问题，消费者的权益难以得到保障。
贝壳通过在线支付，保障了交易款项的安全和及时性，避免了房屋交易中的风险。
同时，通过评价体系，提高了中介服务的质量和规范性，消费者可以通过评价来选择优质的中介机构和经纪人。
这为我国房地产中介行业的发展提供了一个可借鉴的方向。
此外，贝壳通过引入房屋估价和数据分析等功能，为消费者提供了更加全面和准确的房屋信息。
在传统中介行业中，房屋估价往往需要专业的评估师进行，费用较高且耗时较长。
而贝壳通过数据分析和大数据技术，可以实现房屋估价的快速和准确。
这种模式的借鉴意义在于，降低了房屋交易的成本和时间，提高了中介服务的效率和质量。
最后，贝壳的兴起，也为我国房地产中介行业提供了一个良好的竞争环境。
传统的中介行业往往存在垄断和信息不对称的问题，消费者的选择空间较小。
贝壳：流式数据的平台化实践与挑战分享嘉宾：赵国贤贝壳编辑整理：Hoh Xil内容来源：BigData NoSQL 12th Meetup出品社区：DataFun注：欢迎转载，转载请注明出处。
今天为大家分享贝壳找房流式数据的平台化实践与挑战，具体介绍下如何建设流式数据平台来满足业务方的需求。
▌总体架构贝壳找房大数据的整体架构，从下到上分为四层：1. 基础平台层。
这一层应用的都是比较常见的技术：HDFS 分布式存储，yarn 分布式调度，以及 HBase 存储，另外还有一些计算引擎，如 hive、tez、spark、presto、kylin、clickhouse、SparkML 等来满足各种各样的基础需求，同时还有高性能的计算机集群。
基础平台层的工作总结起来包括：一体化监控提供强安全保障高稳定高效率运行低成本解决方案2. 能力汇聚层。
大家知道每年都有大量的开源组件，那么如何让上层的业务方更好的应用这些组件，就是能力汇聚层要完成的工作：Queryengine，可以通过 queryengine 使用 hive、tez、spark、presto 来查询整个底层存储的数据。
Olap平台，通过封装 kylin（预构建）、HBase、Phoenix、presto、clickhouse（流量分析）等引擎能力，打造统一的 oalp 平台来满足业务方不同的需求。
流式计算平台，这个是今天要分享的主题，包括流式计算产品天眼（原秒 X 平台）；然后是数据直通车，它是贝壳平台打造的一个数据接入平台，可以进行实时接入和离线接入。
加速计算平台，底层有高性能集群，上层就需要有加速计算平台，来满足业务方机器学习或者深度学习的需求。
能力汇聚层的工作总结起来包括：统一入口灵活分析能力提效更上层就是数据仓库做的事情：3. 数据内容层。
这层主要是做统一数据湖，新房数据湖等等一些数据治理的工作来构建数据仓库，以满足更上层业务方的需求。
4. 能力输出层。
