转: http://news.sz.lianjia.com/hot/21497.html

春节后,利好政策不断,货币信贷环境宽松,降低了居民购房门槛,释放了市场需求,楼市回暖升温。在各城市楼市回暖之时,第二季度政策开始收紧,限贷、限购相继出台。

半年的时间,尽管房价呈上涨趋势,但全国多个一二线城市的二手房房产成交量却画出了一道n型弧线。半年的时间,楼市到底发生了什么变化?

今天,小链就用八座城市的成交数据,从三个角度为大家进行一个盘点,希望能够给你一点启发。

除了交易数据,小链还会奉上各价格区间的人群画像,旨在从人的视角来剖析普通人的楼市百态。

图1:2016上半年一线城市二手房成交量走势

一线城市中,2月下旬利好政策不断,推动了3月成交量,在楼市热度慢慢提升之时,第二季度限贷、限购相继出台,楼市成交有所回落。

其中,北京3月成交量较高,4月开始环比回落18.6%;

上海第一季度成交热度较高,3月25日最严新政“沪九条”出台后,二季度直降44.9%;

深圳在3月限购后,5、6月成交量低位运行,月均成交仅5462套,相比前4月月均水平减少了一半。

图2:2016上半年二线城市二手房成交量走势

二线城市代表中,成都、天津、杭州、南京受交易税费调减等利好政策,成交量在3、4月份均达到上半年高值。5月开始,各城成交量均有明显下滑,下降幅度最大的是天津,5月成交环比4月减少30.6%。

图3:2016上半年一线城市二手房成交均价走势

成交价格方面,北京、深圳二手房成交均价稳定在4万以上,且呈现逐月增长的态势,月环比增长幅度均值分别为3.03%、3.51%。上海二手房均价在4月起突破四万。

深圳房价涨幅较大的主要原因,非“330”新政莫属,再加上年初房贷优惠利率,市场保持较大的热度;同样的政策松绑,深圳涨幅远超北京、上海,还因为深圳是一线城市中唯一的移民型城市,购房需求也不同于京沪,政策松绑后,引起“移民”“投资客”的回归。

图4:2016上半年二线城市二手房成交均价走势

二线城市成交均价走势非常平稳,其中南京月环比增长均值为1.34%,高于天津、杭州、成都。

图5:2016上半年链家二手房成交均价涨幅最大的区域排行

上半年,北京通州区、深圳盐田区分别受惠于市政府搬迁与东进战略,链家成交数据显示这两个区域各以涨幅43.6%与73.8%分居两城市“最升值区域榜”榜首。

其中,北京通州区因市政府搬迁、商住限购窗口期成交大增等因素使市场具有一定热度,而东、西城两区则以其优秀的教育配套资源而上榜。

图6:2016上半年链家二手房成交均价最贵小区排行

从8个城市链家成交数据分析中可以看到,均价排名靠前的小区均与城中心区不可复制的位置、成熟的商圈、高质的教育资源密不可分。

在8个城市中,价格最高小区是北京丰融园,同样也印证了这个道理。

链家成交数据显示,“涨幅最大小区”则由深圳南威中心摘得,成为引领深圳房价涨势的一个缩影。

2015上半年在南威中心小区入手一套总价250万的房,半年之后有可能价格翻倍。

图8:2016上半年北京链家二手房成交总价特征

不同的房子的购买人群,是否会呈现一些差异化特征?

基于链家海量成交数据及用户数据关联分析,小链按照购房价格将北京购房群体进行分析,并通过性别、年龄、星座、户籍、置业热区、决策周期等绘制了人群画像。

从整体链家成交数据来看,上半年北京受到影响最大的是1000万以下的刚需购房人群(首次购房)和改善人群(卖小买大)。表现为其决策周期缩短(均在10天以内)、成交的户型较去年都有缩小,这背后是刚需购房人群的追涨心理、以及供小于求的市场。

而对于1000万以上的高端房市而言,决策周期却有所延长,说明这一部分市场并未受到调控政策大的冲击,决策相对理性。

图9:2016上半年北京300万元购房情况

小链点评:

如果上半年你在北京看一套300万以下的房子,最有可能遇见的就是80后天秤座,当然了这其中也不乏90后的身影。他们从看房到签约大约需要耗时23.2天,置业钟爱的区域是朝阳、丰台与昌平。

图10:2016上半年北京300-500万元购房情况

小链点评:

北京土著,生活渐富。上半年有不少天蝎座攒够首付后成功住进新房。他们平均在33.3天内就能迅速选定朝阳区一套改善居所。其中80后人数达到五成以上。

图11:2016上半年北京500-1000万元购房情

小链点评:

这次容易碰到的又是80后天秤座。这个年龄的天秤善于深谋远虑,家境富裕。在满足大房、教育需求的前提下于上半年入手一套大户型房子,耗时43.6天。

图12:2016上半年北京1000-25000万元购房情况

小链点评:

依旧是80后天秤座,善于深谋远虑的他们,还具有行事低调,心细冷静的性格特征,从开始看房到做出购买决定,耗时64.7天。购房者中京籍人士占比最高。

图13:2016上半年北京25000万元以上购房情况

小链点评:

在最多金的价位,摩羯座开始了大反攻。一位00后的摩羯座,在看过一套总价超2500万的住房后,平均104.5天签订合同,全款买入。尽管00后群体目前还不是最主力的购房群体,但其和70后、80后的距离在不断拉近。究其原因还是身后拥有较强购买力的父母。在2500万以上的购房人群中,买房用途改善与投资并重,更爱全款买房不差钱。

在本章开始,小链也提到一些用户购房的趋势,下面小链将用具体的图表和数据来证明:

图13:2016上半年北京购房者特征男女占比变化

第一,1000万以下的购房者更多为男性,而1000万以后女性购房者比例逐渐提升,最终与男性购房者比例基本持平。

图14:2016上半年北京购房贷款占比变化

第二,1000万以下购房者贷款比例更高。房屋总价越高,购房者付全款的比例越高。

图15:2016上半年北京购房决策周期变化

第三,1000以下的购房者购买决策周期相比去年同期均有不同程度缩短,而1000万以上的购房者购买决策周期却在同期有所延长。

无论是“经济适用男”天秤座还是“多金小正太”摩羯座,都有着对温馨家庭生活的期盼。链家用精准的数据分析和经纪人的贴心服务,帮你找到最合适的家。

说明:

1、此次数据由链家研究院、链家网大数据中心提供,报告由链家网内容中心统筹;

2、第一部分数据为8城全市二手房网签量、二手房成交单价,涵盖了所有二手房交易的物业类型(其中上海成交均价数据涵盖的物业类型为普通住宅、别墅、商住两用房)。

3、第二、三部分数据基于链家海量的成交数据进行相应分析。其中,北京二手房成交量涵盖物业类型有普通住宅、公寓、别墅、经济适用房;上海、广州、深圳、成都、杭州、南京、天津二手房成交量涵盖物业类型有普通住宅、别墅、商住两用房。

2016链家大数据楼市半年报相关推荐

  1. 链家大数据多维分析引擎实践

    前言 大数据背景下,传统关系型多维分析 ROLAP 引擎遇到极大挑战,因而链家转向基于 Hadoop 生态的 MOLAP(Kylin)及 HOLAP (多引擎).在架构师实践日北京站中,链家大数据集群 ...

  2. 15家大数据公司被调查,数据行业面临大清洗?

    15家大数据公司被调查,数据行业面临大清洗? 行业急需正本清源,让良币"更有信心,更有动力". 一本财经 · 2017/05/27 16:42评论(0) 收藏(0) 9.4W字体: ...

  3. 爬取北京链家二手房数据

    利用python爬取了北京链家主页的二手房数据,爬取时间为2020年1月8日.由于链家只显示了100页.每页30条,因此只能爬取3000条数据. 后续将爬取各区的小区名,对每个小区的在售二手房数据进行 ...

  4. 4.4 区块链和大数据

    区块链和大数据是两个在过去几年中都得到飞速发展的技术.2016年第46届世界经济论坛达沃斯年会论坛的主题为"掌控第四次工业革命",包括人工智能.无人驾驶.区块链.量子计算等在内的科 ...

  5. 盘点全球最热十家大数据公司中国占三席

    文章讲的是盘点全球最热十家大数据公司中国占三席,近两年来,大数据发展浪潮席卷全球.研究机构IDC预测,全球大数据与分析市场规模将由2015年的1220亿美元,在5年间成长超过50%,并在2019年底达 ...

  6. 盘点全球最热门十家大数据公司中国占据三席

    免费开通大数据服务:https://www.aliyun.com/product/odps 近两年来,大数据发展浪潮席卷全球.研究机构IDC预测,全球大数据与分析市场规模将由2015年的1220亿美元 ...

  7. 【机器学习报告】我用链家的数据做了一个超过链家模型的二手房房价预测模型

    我用链家的数据做的二手房房价预测模型,打败了链家自己的模型 前言 数据准备 爬虫准备 特征展示 变量统计性描述 数据处理 数据清洗与异常值过滤 数据截断 数据集划分: 特征处理 模型与分析 第一轮迭代 ...

  8. 区块链开发公司谈区块链与大数据的关系

    在过去的两千多年的时间长河中,数字一直指引着我们去探索很多未知的科学世界.到目前为止,随着网络和信息技术的发展,一切与人类活动相关的活动,都直接或者间接的连入了互联网之中,一个全新的数字化的世界展现在 ...

  9. 2016年《大数据》高被引论文Top10

    2016 年<大数据>高被引论文Top10 排名 论文信息 1 杨丽彬, 李海林, 张飞波. 大数据环境下的管理信息系统发展研究[J]. 大数据, 2016, 2(1): 86-98. Y ...

  10. 2016年《大数据》杂志调查问卷

    尊敬的读者们: 感谢您对<大数据>杂志的关注!为了更好地为广大读者服务,本刊针对2016年<大数据>杂志内容与定位,特开展读者意见征集活动,真诚期待您的参与和指导,请您点击下方 ...

最新文章

  1. 北大数学天才毕业后坚持出家:理想现实间的挣扎
  2. Android tabLayout+recyclerView实现锚点定位
  3. c语言模拟考试题目,10道C语言笔试模拟题
  4. 线程本地数据ThreadLocal
  5. Wildfly 8.0通过其JAXRS 2.0实现提供了无缝的JSON支持。
  6. 前端学习(675):if else if
  7. LeetCode 2132. 用邮票贴满网格图(DP/二维差分)
  8. java mail 不用密码_iPhone 无需越狱,简单给 App 加密码锁
  9. 面试题 gety() getTop() TranslationY关系
  10. 【Flink】Flink AM container is launched, waiting for AM container to Register with RM
  11. Android淘宝客链接自动跳转淘宝APP问题
  12. java jdom jar_jdom jar下载_jdom jar官方下载-太平洋下载中心
  13. r语言如何计算t分布临界值_R语言系列第四期:R语言单样本双样本差异性检验...
  14. python人像美颜_人像美颜美妆算法入门必备
  15. CE游戏修改器制作游戏修改器傻瓜教程
  16. iOS 新浪新闻首页卡片滚动特效实现
  17. PhotoShop中让索引图片解锁使用
  18. Windows 10推送的锁屏壁纸保存方法
  19. 苹果内购IAP记录-2 StoreKit新版
  20. JS 的cookie三部曲

热门文章

  1. 谁“杀死”了杀毒软件
  2. 【高等数学】上册知识点复习
  3. 安徽2022农民丰收节 国稻种芯:郑栅洁启动舒城主场活动仪式
  4. Ukey双因素身份认证步骤 安当加密
  5. 蓝桥杯2015年第六届C/C++省赛A组第三题-奇妙的数字
  6. ctfmon是什么启动项_电脑启动项没有ctfmon怎么办_win7启动项没有ctfmon的处理方法...
  7. .prettierrc代码格式化配置介绍
  8. java商城的面试题,Java商城系统面试题(一)
  9. Android签名 (一) 查看签名信息
  10. 误Ghost数据恢复图文教程