【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及房價評估，特別涉及一種基于軟件系統的房價分析評估方法及系統。
技術介紹
1、在房地產交易市場中，二手房買賣的價格確定一直是買賣雙方關注的核心問題。對于購房者而言，由于缺乏對房地產市場全面而深入的了解，很難準確判斷所購房產的價格是否合理，容易面臨高價購買的風險；而售房者也常常因信息不足，難以制定出符合市場價值的售價，可能導致房產長時間滯銷或者低價出售損失利益。
2、而現有技術中的房價評估方法大多依賴評估師的主觀經驗，存在客觀性的同時評估過程耗時較長，且在對房價進行評估時忽略了房價的歷史變化趨勢；
3、同時，現有的房價分析評估方法往往提供的是標準化的評估結果，忽略了用戶對房屋投資價值和周圍環境配套設施的需求，缺乏個性化的服務。
4、為此，推出一種基于軟件系統的房價分析評估方法及系統。
技術實現思路
1、有鑒于此，本專利技術提供一種基于軟件系統的房價分析評估方法及系統，以解決上述
技術介紹
提出的問題。
2、本專利技術的目的可以通過以下技術方案實現：一種基于軟件系統的房價分析評估方法，包括：
3、房價評估：用戶選擇待評估房屋后，以當前時間點為起始點，獲取起始點前設定時間區間內待評估房屋的房屋信息以及所處區域的房屋交易數據；對起始點前設定時間區間內待評估房屋的房屋信息和所處區域的房屋交易數據進行綜合評估，從而得到用戶當前所選擇待評估房屋在當前時間點的預測房價；
4、生成報告：基于用戶當前所選擇待評估房屋在當前
5、用戶偏向：在生成用戶當前所選擇待評估房屋的房價報告后推送給用戶；用戶在接收待評估房屋的房價報告后，可選擇性觸發潛力評估信令；
6、輸出結果：在用戶主動觸發潛力評估信令后執行相應的步驟，從而得到用戶當前所選擇待評估房屋在當前時間點的潛力評分。
7、在一些實施例中，對起始點前設定時間區間內待評估房屋的房屋信息和所處區域的房屋交易數據進行綜合評估，具體為：
8、s1：對獲取的房屋交易數據進行數據清洗；
9、s2：提取待評估房屋的各組特征按照預設的編碼規則進行編碼；各組特征即房屋位置、房屋戶型、房屋年限以及房屋裝修；
10、從起始點前設定時間區間內的房屋交易數據中提取每組已交易房屋在交易時的房屋交易數據，并對每組已交易房屋對應房屋交易數據內的各組特征按照預設的編碼規則進行編碼；
11、編碼完成后，分別對每組已交易房屋和待評估房屋之間各組特征的相似度進行計算，從而得到每組已交易房屋和待評估房屋之間的相似程度值；
12、根據預設的數量n；其中n≥5；將相似程度值從小到大進行排序，選取排序位置處于前n個已交易房屋作為參考相似房屋，分別獲取各參考相似房屋的成交時間，并與起始點之間進行時間差計算，從而得到間隔時長；
13、將各參考相似房屋的相似程度值和間隔時長分別標記為te1和te2；對各參考相似房屋的相似程度值te1和間隔時長te2進行歸一化處理后代入公式進行計算，從而得到各參考相似房屋的依據性指數tp；其中a1和a2分別為相似程度值te1和間隔時長te2所對應的影響權重因子；
14、選取依據性指數tp最高的參考相似房屋，并提取成交單價作為相似成交單價。
15、在一些實施例中，得到用戶當前所選擇待評估房屋在當前時間點的預測房價，具體為：
16、s3：將每組已交易房屋的成交時間按照與起始點之間的時間間隔大小進行從小到大的排列，提取排列前n個已交易房屋作為參考近期房屋，獲取每組參考近期房屋在交易時的成交單價并取均值作為近期成交單價；
17、s4：分別預設相似成交單價和近期成交單價所對應的權重系數；將相似成交單價和近期成交單價分別與對應預設的權重系數相乘，然后求和得到用戶當前所選擇待評估房屋在當前時間點的預測房價。
18、在一些實施例中，分析待評估房屋所處區域在設定時間段內的房價變化趨勢，具體為：
19、獲取設定時間段內各時間點待評估房屋所處區域的成交均價；成交均價表示各時間點之前已交易房屋每平方價格的均值；對于各時間點待評估房屋所處區域的成交均價，計算相鄰兩組時間點成交均價之間的差值，即通過當前時間點成交均價減去上一時間點成交均價；
20、若某一相鄰兩組時間點成交均價之間的差值為負值，則將該組負值標記為均價下降值，并通過(上一時間點成交均價-當前時間點成交均價)/當前時間點成交均價，進行計算得到該組差值所對應的均價下降率；
21、若某一相鄰兩組時間點成交均價之間的差值為正值，則將該組正值標記為均價上升值，并通過(當前時間點成交均價-上一時間點成交均價)/當前時間點成交均價，進行計算得到該組差值所對應的均價上升率；
22、分別對所有的均價下降率和均價上升率進行求和，得到均價下降總值和均價上升總值，并計算均價上升總值與均價下降總值之間的比值，即通過均價上升總值/均價下降總值進行計算，得到待評估房屋所處區域在設定時間段內的房價變化指數。
23、在一些實施例中，根據分析結果對預測房價進行調整，具體為：
24、若房價變化指數大于1，則判定待評估房屋所處區域在設定時間段內為房價潛在上升趨勢；
25、若房價變化指數小于1，則判定待評估房屋所處區域在設定時間段內為房價潛在下降趨勢；
26、預設房價變化指數所對應的各組指數取值范圍，設定各組指數取值范圍分別對應一個房價調整率；將待評估房屋所處區域在設定時間段內的房價變化指數與各組指數取值范圍進行匹配，從而得到待評估房屋預測房價所對應的房價調整率；
27、房價潛在上升趨勢和房價潛在下降趨勢分別用g1和g2表示，則通過公式對待評估房屋的預測房價進行調整；其中tz表示調整后的預測房價，yc表示待評估房屋的預測房價，σ表示待評估房屋預測房價所對應的房價調整率；
28、提取待評估房屋調整后的預測房價，并與待評估房屋當前的掛牌價格進行比對，若調整后的預測房價大于當前的掛牌價格，則表示待評估房屋當前的掛牌價格為偏低價格，反之則表示待評估房屋當前的掛牌價格為偏高價格；
29、提取待評估房屋的房屋信息、掛牌價格、調整后的預測房價以及調整后的預測房價與當前掛牌價格之間的比對結果，輸出預先設置的數據模板中進行填充，從而生成用戶當前所選擇待評估房屋的房價報告。
30、在一些實施例中，觸發潛力評估信令后執行相應的步驟，具體為：
31、m1：提取待評估房屋所處區域的出租房屋，并分析各出租房屋與待評估房屋的相似程度值，提取相似程度值最低的出租房屋作為回報評估房屋，獲取回報評估房屋的年租金價格；通過進行計算得到待評估房屋的租金回報率f1；
32、m2：預設房價潛在上升趨勢本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，對起始點前設定時間區間內待評估房屋的房屋信息和所處區域的房屋交易數據進行綜合評估，具體為：
3.根據權利要求2所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，得到用戶當前所選擇待評估房屋在當前時間點的預測房價，具體為：
4.根據權利要求1所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，分析待評估房屋所處區域在設定時間段內的房價變化趨勢，具體為：
5.根據權利要求4所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，根據分析結果對預測房價進行調整，具體為：
6.根據權利要求1所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，觸發潛力評估信令后執行相應的步驟，具體為：
7.根據權利要求1所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，得到用戶當前所選擇待評估房屋在當前時間點的潛力評分，具體為：預設綜合潛力指數fz所對應的各組指數取值范圍，設定每組指數取值范圍分
8.一種基于軟件系統的房價分析評估系統，應用于上述權利要求1-7中任一項所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，包括：
2.根據權利要求1所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，對起始點前設定時間區間內待評估房屋的房屋信息和所處區域的房屋交易數據進行綜合評估，具體為：
3.根據權利要求2所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，得到用戶當前所選擇待評估房屋在當前時間點的預測房價，具體為：
4.根據權利要求1所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，分析待評估房屋所處區域在設定時間段內的房價變化趨勢，具體為：
5.根據權利要求4所述的一種基于軟件系統的房價分析評估方法，其特征在于，根據分析結果對預...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王進，周建新，王曉燕，
申請(專利權)人：常州中吳建設科技發展有限公司，
類型：發明
國別省市：
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