在上海市想上求知小学(习勤路校区)，想看看周边房产情况？不知道各位同学是否跟小编一样，刚开始都是到各大房产网站疯狂搜索？最后却发现，信息要么五花八门、要么千篇一律。小区好不好？地段好不好？价格是不是合理？越看越迷茫，不知该信谁，真假难辨，实在是累。

那么房产小白，该如何避开信息陷阱？打破专业人士才掌握的信息壁垒？

清华DaaS地产数据库正好可以为我们解决这个烦恼。实时监测全国42万个小区，用AI算法服务普通消费者。不做中介、不做推荐，只做客观数据分析。

通过浏览器访问DaaS地产数据库，可直接输入楼盘查看数据报告，但是这里小编想查询的是求知小学(习勤路校区)周边的楼盘，所以选择按学校找小区。输入学校、选定搜索范围后， AI检索出了：薛家宅小区、康健路25弄、田林八村等多个小区！！

点击薛家宅小区，大概3秒钟AI便生成了小区的评估报告， 报告分为三部分。

其它小区，如果感兴趣可以搜清华DaaS数据库查看。

第一部分：小区配套评测

入住一个小区是否舒适，与小区居住密度、周边人口结构、消费购物、出行便捷等密切关联，购房除了自住以外当然我们也希望保值、增值，既自住也投资。AI从人口、消费、上学、购物、交通出行等进行了全方位的评估。信息不仅全面而且详尽细致。小编心想这下好了不用再去某度搜广告了。^ ^

AI给出评测结果如下：

这里只列举其中几个结果，更详细数据，可以搜DaaS地产数据库查看。

◆人口结构：优于上海市16%小区

周边1公里（约3.14平方公里）工作人口占74%，老年人口占9%，学生儿童占17%，全国对比的人口结构指数是2.4(2.0表示2线城市最优值)；2.4表示本项目周边人口结构相当于2~3线城市之间的人口结构；在上海市内，高于16%的住宅项目，同城对比属于老年人比例偏低、学生儿童比例偏高的区域；对房价的影响：工作人口比例高，年轻人就越多，刚需市场大，对房价利好；即周边人口结构越优（指数越接近1）的房产越保值、增值。

◆消费档次：高于上海市42%小区

周边餐饮消费客单价72元，全国对比的消费档次指数是1.8(1.0表示1线城市最优值)；1.8表示本项目周边消费档次相当于1~2线城市之间的水平；在上海市内，高于42%的住宅项目，同城对比属于中档消费区域；对房价的影响：消费档次越高，消费能力就越强，对房价利好；即周边消费档次越高（指数越接近1）的房产越保值、增值。

◆幼儿园配置：高于上海市67%小区

周边1k(直线距离)有幼儿园9个，方馨幼儿园(钦州南路)(381米)、上海市徐汇区望德幼儿园(545米)、上海安淇儿浦北幼儿园(635米)、康乐第一幼儿园(637米)、上海新世纪虹桥幼儿园(桂林东街)(669米)等；与上海市的其他小区比较，得出本小区的幼儿园配置得分优于上海市67%的住宅项目，相对属于幼儿园舒适度中的区域；对房价的影响：幼儿园配置越好，入园就越便利，对房价利好；即周边幼儿园配置越好（得分越高）的房产越保值、增值。

◆购物配置：高于上海市73%小区

周边有大小购物场所13个(直线距离范围：大型购物中心2公里、商业街2公里、大型超市1公里)，万商生活广场(光大店)(486米)、日月光(812米)、汇金奥特莱斯(北广场)(990米)、虹梅休闲广场(1153米)、上海汇金奥特莱斯(南广场店)(1319米)等；与上海市的其他小区比较，得出本小区的购物中心配置得分优于上海市73%的住宅项目，相对属于购物舒适度中的区域；对房价的影响：购物中心配置越好，购物就越便利，对房价利好；即周边购物配置越好（得分越高）的房产越保值、增值。

◆公交配置：高于上海市38%小区

周边1k(直线距离)有公交站28个，冠生园路柳州路(公交站)(30米)、柳州路钦州南路(公交站)(222米)、冠生园路钦州路(公交站)(331米)、钦州南路钦州路(公交站)(356米)、钦州路冠生园路(公交站)(414米)等；与上海市的其他小区比较，得出本小区的公交配置得分优于上海市38%的住宅项目，相对属于公交出行舒适度中的区域；对房价的影响：公交配置越好，出行就越便利，对房价利好；即周边公交配置越好（得分越高）的房产越保值、增值。

◆通勤车速：高于上海市24%小区

周边1k(直线距离)主要道路，早晚高峰平均车速为14.69公里/小时，优于上海市24%的住宅项目，相对属于驾车出行舒适度中的区域，同城最堵区域平均车速为8.7公里/小时；对房价的影响：拥堵程度越高，就越属于热门地段，对房价利好；即周边交通越拥堵（早晚高峰通勤车速越慢）的房产反而越保值、增值。

通过这些数据，是不是心里面对这个小区有个大致印象了呢？

最后AI对小区的优缺点，做了个简单的总结：

按照中介机构的评定标准，本小区属于：幼儿园优质盘

除此之外，还有详细的周边公交站、地铁站、购物中心、商场等信息。信息细到比如距离地铁多远、门口有几个公交站等。

第二部分：当前房价评估

小编输入楼盘户型和面积之后，房产AI几秒钟就给出价值评估。

AI从开发商品牌、物业口碑、周边人口、消费购物、学校配置、交通配置等对房价的影响，到小区所在区域的七大稀缺资源占有量对房价的影响各方面做了分析评估，内容挺多的，小编就简单列举其中几个评估结果，更详细数据，可以搜DaaS地产数据库查看。

◆开发商品牌对房价的影响：+0%(+0元/平米)

评估方法：针对上市房企在国内建成入住的楼盘，持续监测各楼盘的价格及互联网口碑信息，分析了不同品牌楼盘的房价走势，用大数据构建了开发商品牌溢价率指数，该指数反应了不同开发商品牌，在不同城市对房价的影响力，指数越高，代表品牌溢价越高。结论：在上海市范围内，本小区的开发商品牌对房价的影响为+0%(+0元/平米)

◆小学配置对房价的影响：+2.2%(+1656元/平米)

方法：抽样统计了上海市15312个小区周边1公里的小学信息，包括数量、距离等，同时持续的实时监测各小区的房价走势，依次统计出小学配置对房价走势的影响力指数；小学配置得分越高，对房价的影响越利好。结论：在上海市范围内，本小区周边小学配置优于同城57%小区，对房价的影响为+2.2%(+1656元/平米)；

◆购物配置对房价的影响：+2.6%(+1957元/平米)

方法：抽样统计了上海市15312个小区周边3公里的购物中心信息，包括数量、距离等，同时持续的实时监测各小区的房价走势，依次统计出购物中心配置对房价走势的影响力指数；购物配置得分越高，对房价的影响越利好。结论：在上海市范围内，本小区周边购物配置优于同城73%小区，对房价的影响为+2.6%(+1957元/平米)；

◆徐汇区对七大稀缺资源占有量对房价的影响：+5%(+3765元/平米)

方法：宏观调控和金融政策对房价影响大，但是对各城市房价的排序影响小；各城市的房价的排序，与七大稀缺资源在各城市的排序是高度一致的。不均衡的稀缺资源分布，包括劳动力人口、产业分布、地理优势及交通建设、地方法治与社会稳定、城市建设及生态环境。土地和货币，是调控手段，不是资源。AI-FREE算法监测2861个区域的稀缺资源的分布，判断流动和异动，预判3/5年资源分布和排序，可以映射区域房价的变化趋势。我们对各地持续的数据监测也印证了这点；结论：根据我们过去持续的数据监测，把徐汇区对七大稀缺资源的占有量(吸附能力)同全国其他区县横向对比，得出徐汇区对七大稀缺资源占有量得分为98.15，且徐汇区会跑赢全国平均值，因此对本小区的房价影响为+5%(+3765元/平米)

◆本房产的市值：AI系统评估价为87953元/平米

AI评估系统以房屋地段及居住属性为出发点，根据以上各类影响房价的因素，评估出本套房产的市值单价87953元/平米；薛家宅小区小区现有挂牌房源均价为74291元/平米，挂牌价区间为72616~76647元/平米

最后，报告给出了一个房价总评估值，而且系统还提示，如果购买房屋的价格低于这个价格，属于合适的。高于，就表示可能偏贵了。这部分是小编觉得最精彩的部分，像小编这种对房产经济一窍不通的人士，也能看懂一个小区到底为什么值得买或者不值得买，房价多少比较合适。怎么样？这下心里有底了吧？^ ^

第三部分：购房分析与建议

AI分析了小区房价未来走势，这房产是否属于三好房（好卖、好租、好贷）的概率百分比，还有投资建议等。

这里只列举其中几个结果，更详细数据，可以搜DaaS地产数据库查看。

一、本小区房价未来走势：

1.同徐汇区其他小区比较：薛家宅小区会跑赢徐汇区平均涨幅

2.同全国其他城区比较：徐汇区会跑赢全国平均涨幅

二、本小区房产市场行情：

1.薛家宅小区是否好卖：属于五星好卖房产

2.薛家宅小区是否好租：属于四星好租房产

三、对本小区的房产的建议：

DaaS实时房产监测系统，分别针对投资客户、自住客户给出基于数据分析得出的购房者建议。

1.站在投资理财的角度：应该继续持有

本小区房产市值未来走势会非常好，在不急需现金的情况下，建议继续持有；原因：1.本小区会跑赢徐汇区平均涨幅，这样的小区在徐汇区约有618个，占比51%；2.徐汇区与全国其他城区比较会跑赢全国市场，这样的区县在全国有324个，占比11%；

2.站在刚需自住的角度：应该继续持有

本小区周边配套非常完善，从纯居住的角度来考量，建议继续持有；原因：1.本小区对公共配套资源的占有量高于徐汇区52%的小区；2.本小区在上海市当前房产行情中，属于五星好卖、四星好租房产；另外，本小区所属的城区(徐汇区)对国家7大稀缺资源的占有量高于全国99%的区县；

写在最后:

不夸张的说，就算是对房产经济一窍不通的小白，通过清华DaaS地产AI提供的信息和功能，能让您快速掌握所关心房产的各方面信息，在选房、购房时做到心里有底！ ^ ^

注：本文所有的数据均出自清华DaaS地产数据库

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