【租房数据分析】2016年在北京如何租到好房子?

简介:

0?wx_fmt=jpeg

过年之后,很多人选择租房。我的不少朋友告诉我,"之前你公众号发布的北京买房攻略很有趣,可是不接地气,能不能分析一下帝都租房啊"!

  

我想也是,春节后我配置了爬虫工具,从北京各大中介网站抓取了8万余条租房数据。其实经过去重和过滤,剩下的不过两万余条。我估算,整个租房市场在春节后这个旺季,也就2万左右的存量。

◆ ◆ 

第一因素:面积!单间or整租?


对于什么面积性价比高,只需要下面这一张图就一目了然:

640?wx_fmt=jpeg

 

面积达到8平米时,均价达到最高,北京邮电大学附近的一间9平米的单间,都能租到2600元!相比之下,60-100平这个区间平均租金比较便宜。100平以上,小区和装修都相对高端,所以均价高。如果租单间,15平米是性价比最高的。

     

所以,赶紧拉上你的基友,闺蜜,男女朋友去整租吧!不仅更安全方便,而且分摊后租金低很多!

◆ ◆ 

第二:地段,从南到北,该租哪里?

      

在下面统计时,为了便于理解,单间统一换算为15平的价格,整租换算为65平的价格。


下图是北京所有小区的平均租房单价,中关村,魏公村,国贸,三元桥都不便宜,大学聚集区和商业区的租金普遍较贵。


640?wx_fmt=jpeg


我们再以3D的形式绘制价格热力图(不同颜色代表不同区县,密集喜爱症福音):

640?wx_fmt=jpeg

     

再研究不同区县的价格,为了便于观察,我把绿中介的自如单间均价都换算为15平米:

640?wx_fmt=jpeg


出乎意料,曾经房价霸主西城,却在租金上败下阵来,还不如海淀东城。


我好奇五号线沿线的价格是如何分布的,于是做了一张下面的图:

640?wx_fmt=jpeg

请仔细看曲线的下降点,这些都是北京环路的绿隔,没什么商业,整体租金都会偏低,但非常不建议租这些地方,在北京的人都知道过天桥有多麻烦。

    

再看单间最贵的区域:学校周围的单间尤其贵,这应该也是供求关系导致的。

640?wx_fmt=jpeg

再看整租:

640?wx_fmt=jpeg

金融街高富帅遍地,朝阳公园,工体都是外国人,他们自然要选择整租,我所在的太阳宫有不少高端住宅,拉高了整体租金,真是过不下去了!

◆ ◆ 

那朝向,楼层和房龄呢



整租时,价格对朝向和楼层都不是很敏感,但单间是很敏感的。先看朝向,显而易见,因为采光通风较好,南北卧和西南卧是最贵的,相比北卧是最差的,价格差距在400左右。

640?wx_fmt=jpeg

    

独立卫生间简直不要太方便,万恶的中介,不论是卫生间还是阳台,都算入了房间的面积。 有卫生间的单间不超过1%,至少贵600块钱

640?wx_fmt=jpeg


最后看楼层,自如的房子,出乎意料的给了准确地楼层,给了我宝贵的数据:

640?wx_fmt=jpeg

    

二层最贵,一层最便宜,三层和以上差不多。道理也简单啊,一层采光不好,而且比较潮。高层爬楼比较麻烦。


顺便一提,高端小区房龄新,租金贵,但2000年以前的小区,租金和房龄没什么关系,相关系数只有0.048。

◆ ◆ 

装修:租户看房最重要的因素


看看装修对价格的影响。想低价租房,就不要对装修有任何期待,只要刷过白墙,中介都会兴冲冲的告诉你,那是“精装修”。

640?wx_fmt=jpeg

    

虽然自如的房子进行了统一的装修,还有保洁和无线,统计之后大吃一惊,15平米的自如要比普通单间平均贵了800块钱!这个差价,已经够办一年的宽带了!

640?wx_fmt=jpeg


◆ ◆ 

装上班族最看重的:地铁


在北京,上班最重要的是坐地铁方便,因此我统计了全北京12000个小区的信息,并计算了每个小区到最近地铁站的步行距离。看得出地铁对租金的影响还是很大的,相关系数为0.29。基本上,每离地铁近100米,65平米房子的租金就会贵200块钱。不过在地铁站400米范围内,地铁对价格的影响并不显著了。

 

下面绘制了到地铁站步行距离和租房单价的散点图:

640?wx_fmt=jpeg

◆ ◆ 

租售比:租房还是买房划算

     

现在租房这么贵,买不起房也租不起房,我们不妨看看租售比,也就是租这套房子多少年,就能买下这套房:

640?wx_fmt=jpeg

     

可以看出,西城的租售比特别的高,因为西城房价高主要因学区导致。居住条件并不如人意。

租售比特别低的房子,都属于商住两用,租金高,不能落户所以售价低。

因此想靠出租获利的各位财主,买租售比低的房子是你们的首选。在北京,平均40年的租房时间,即可买下一套房。买的房子还能买卖,房子的租金就彻底打水漂了。


◆ ◆ 

结论: 远离商业区和学校


由于租房不同于买房,市场瞬息万变,尽量要避开学校和商业区,或选择远郊离地铁近的小区,租金差异远远大于出行费用差异。

     

总体来看,租房主要是挑小区,同一小区内,除非装修差太多,否则价格不会有太多差异。

    

笔者统计了北京所有小区的售房均价,租房均价,户数,租售比,地铁步行距离,物业等非常详尽的数据表格,共计12200条。选择一个区域,就可以很方便地确定哪个小区是比较合适的。有需求者请在文末留言或关注公众号“沙漠之鹰”,留言留下您的邮箱。

     

一篇文章难以帮助到每个具体想租房的人,因此,下表是北京200个片区的平均价格(以65平米计算)和存量和平均面积,方便各位读者参考。


640?wx_fmt=jpeg

640?wx_fmt=jpeg


赵一鸣,2007级北邮通信工程专业,2014年硕士毕业,从事大数据开发,包括编译,爬虫和数据清洗,可视化分析等。马拉松和无器械健身爱好者。

原文发布时间为:2016-02-21

本文来自云栖社区合作伙伴“大数据文摘”,了解相关信息可以关注“BigDataDigest”微信公众号

相关文章
|
4月前
|
数据采集 分布式计算 数据可视化
【大数据实训】基于赶集网租房信息的数据分析与可视化(七)
【大数据实训】基于赶集网租房信息的数据分析与可视化(七)
75 0
|
Web App开发 数据采集 NoSQL
Scrapy-Redis分布式抓取麦田二手房租房信息与数据分析
试着通过抓取一家房产公司的全部信息,研究下北京的房价。文章最后用Pandas进行了分析,并给出了数据可视化。 准备工作 麦田房产二手房页面(http://bj.maitian.cn/esfall/PG1)。
1251 0
|
16天前
|
人工智能 数据可视化 数据挖掘
【python】Python航空公司客户价值数据分析(代码+论文)【独一无二】
【python】Python航空公司客户价值数据分析(代码+论文)【独一无二】
|
4天前
|
机器学习/深度学习 数据挖掘 计算机视觉
python数据分析工具SciPy
【4月更文挑战第15天】SciPy是Python的开源库,用于数学、科学和工程计算,基于NumPy扩展了优化、线性代数、积分、插值、特殊函数、信号处理、图像处理和常微分方程求解等功能。它包含优化、线性代数、积分、信号和图像处理等多个模块。通过SciPy,可以方便地执行各种科学计算任务。例如,计算高斯分布的PDF,需要结合NumPy使用。要安装SciPy,可以使用`pip install scipy`命令。这个库极大地丰富了Python在科学计算领域的应用。
9 1
|
5天前
|
数据可视化 数据挖掘 Python
Python中数据分析工具Matplotlib
【4月更文挑战第14天】Matplotlib是Python的数据可视化库,能生成多种图表,如折线图、柱状图等。以下是一个绘制简单折线图的代码示例: ```python import matplotlib.pyplot as plt x = [1, 2, 3, 4, 5] y = [2, 4, 6, 8, 10] plt.figure() plt.plot(x, y) plt.title('简单折线图') plt.xlabel('X轴') plt.ylabel('Y轴') plt.show() ```
9 1
|
5天前
|
数据采集 SQL 数据可视化
Python数据分析工具Pandas
【4月更文挑战第14天】Pandas是Python的数据分析库,提供Series和DataFrame数据结构,用于高效处理标记数据。它支持从多种数据源加载数据,包括CSV、Excel和SQL。功能包括数据清洗(处理缺失值、异常值)、数据操作(切片、过滤、分组)、时间序列分析及与Matplotlib等库集成进行数据可视化。其高性能底层基于NumPy,适合大型数据集处理。通过加载数据、清洗、分析和可视化,Pandas简化了数据分析流程。广泛的学习资源使其成为数据分析初学者的理想选择。
10 1
|
8天前
|
Python 数据挖掘 存储
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)(4)
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)
30 1
|
Python Shell 存储
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)(3)
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)
44 1
Python 数据分析(PYDA)第三版(七)(3)
|
机器学习/深度学习 数据可视化 Python
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)(2)
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)
54 0
|
机器学习/深度学习 Python 数据挖掘
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)(1)
Python 数据分析(PYDA)第三版(六)
55 0

热门文章

最新文章