你是不是也遇到过这样的情况？买房子之前，满心期待看到手绘式的房价趋势图，结果看到的却是一堆看不懂的专业术语和断断续续的数据指标？其实这并不奇怪，买房子是人生中少有的大型支出，对于未来房价走向判断的重担也就落在了我们的肩膀上。面对海量的数据，很多人却一头雾水，不知道从何入手分析。
什么是房价预测的数据清洗？为什么这一步这么重要？
先说一件我以前遇到的事儿。那时候刚接触这一行，手头拿到了一份5年的房价预测数据，乍看之下感觉很丰富，只要数一数行下载一下载就能看到用工信息和房价走势。结果用这组数据算出的趋势跟实际情况偏差特别大。我一头雾水地盯着那组数据，就像盯着一本夹满了满是折痕但顺序混乱的小说。
后来师傅告诉我，这叫做数据清洗，就像是把一堆涂鸦涂改成真实的景色。真正预测房价走势的数据，需要分三步筛选：剔除来源于一个月过期的打折促销，标注不真实的特价房信息，再把来源于同一数据源但筛选条件不一致的信息集合起来。日常表象的东西不能全部堆砌起来，否则看着热闹，实质含金量不够。
房价预测的数据清洗要做的三件大事
其实数据清洗就像是在超市看到那些花花绿绿促销的物品，你要有自己的判断。不是所有东西看起来好就买所有东西，要选对、选精。
第一步：排除掉无效的数据源
- 比如你打算分析近五年杭州市房价变化趋势，却把某个特殊地段的跳楼价算进去，这就让整个趋势图跑偏了
- 数据系统识别功能可以帮助我们排除非传统住宅区域的数据
- 很多新手容易犯的一个毛病就是把房地产中介的销售报价当成权威源，其实这些数据往往存在着差异大的问题
第二步：修正小数目与异常数据
你肯定遇到过这种情况：手上有一堆房产数据，突然发现在某个时期出现了很少见的低价位区域房价，或者是很夸张的高价。这时候就不能简单地把它们扔掉，而要找出原因。用专业的数据清洗工具，把那些不正常的小数倍增长当成小众需求特征，而不是把它们排除。
第三步：把类似信息融合成统一结论
还是那句老话，全拿过来就乱套了。需要把数据分类，同类的融合在一起，基于时间、区域、户型等不同特征的信息进行清晰拆分，才能得出可信的房价变化趋势。
为什么房价预测的数据清洗尤其重要？
这是个问得特别好但回答起来特别难的问题。因为房价预测本身就是站在未来看脚下，但是数据只能体现点状的历史信息。
数据的来历复杂多变，同一个城市和地区有时会出现不同的房价成因。而开发人员常常喜欢把农村和城镇的数据混在一起用，这就忽略了不同性质用地之间的巨大差异。再加上有些楼盘打出的特价或折扣并不普遍，把局部当整体，就会得出根本不可信的分析结果。
进行数据清洗，就是帮我们把数据从零散变得系统，把杂乱的数据按照不同特点划分好，这才能为预测分析奠定坚实基础。就像你想判断中央大街咖啡馆的生意好坏，你不会只靠咖啡杯就知道旅馆区域的参差程度，而是会综合人均消费、购买时段、顾客来源等多方面数据。
让房价预测更有用的小技巧
咱们说到底不是要学多少个名词，而是想真正掌握房价分析的方法。下面是两个特别实用的小技巧：
- 区分历史数据和即时数据：房价预测不只是看三年或五年前发生了什么，而是要看房子价格的变化规律是不是在延续
- 把不同城市、区域的数据分门别类：有些数据在A城市是可靠的，在B城市却失灵了，清洗时要有所标记，不能一见数据不管对错就往里面塞
遇到不懂的问题，不妨换个思路问问自己：我是把这些数据当成万病一方，还是根据不同情况分门别类？你在做房价预测时，觉得自己最常头疼的地方是什么？可以评论区告诉我哦，咱们一起讨论。
好了，关于房价预测的数据清洗这一块我就跟大家说这么多。记住，真正有用的房价预测，不是空口的数据，而是把日常表象整理成趋势的过程。希望下次你再看到那些密密麻麻的数据时，不会一脸茫然，而是能抓住关键和要害。愿你的购房梦想都能像我们预测的数据一样，越走越高！