網(wǎng)絡爬蟲下的房地產(chǎn)評估測評系統(tǒng)研究

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[摘要]針對傳統(tǒng)房地產(chǎn)評估行業(yè)存在的問題構建了新的流程優(yōu)化方案，基于該流程方案設計了利用python網(wǎng)絡爬蟲獲取互聯(lián)網(wǎng)大量住宅型房地產(chǎn)數(shù)據(jù)的測評系統(tǒng)。同時闡述了該測評系統(tǒng)通過大數(shù)據(jù)和資產(chǎn)評估市場法得出比準價格，該價格作為依據(jù)為評估師的執(zhí)業(yè)結(jié)果進行判斷評分，有助于降低評估誤差，進一步規(guī)范評估市場。

[關鍵詞]python爬蟲；住宅型房地產(chǎn)評估測評系統(tǒng)；評估價值測評

一、引言

在傳統(tǒng)房產(chǎn)評估過程中，委托方和評估機構可能會存在利益共謀，從而損害第三方利益。單個評估企業(yè)對資產(chǎn)評估所得到的結(jié)果也難免存在失誤。如果評估公司的評估結(jié)果與委托方預期差距較大時，委托方會選擇重復評估，浪費人力和物力。這些問題都不利于評估行業(yè)的健康發(fā)展。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，評估行業(yè)如何在大數(shù)據(jù)環(huán)境下獲得所需要的評估數(shù)據(jù)變得日益重要。近年來，我國資產(chǎn)評估行業(yè)努力推進評估行業(yè)大數(shù)據(jù)建設，很多學者積極探索資產(chǎn)評估信息化。吳穎(2016)認為房地產(chǎn)的三種評估方法由于過分依賴資產(chǎn)評估師的經(jīng)驗，從而對評估結(jié)果的公信力存在一定的影響。鑒于此，本文引入第三方監(jiān)督機構，借助房地產(chǎn)價值評估測評系統(tǒng)，提高評估結(jié)果的準確性和評估行業(yè)的公信力。胡蘭，段禾青(2018)提出了在資產(chǎn)評估行業(yè)利用大數(shù)據(jù)與云計算相結(jié)合，用以彌補分析階段人工信息處理出錯的可能，并提出構建評估大數(shù)據(jù)智能化平臺，不足之處在于尚未闡述如何構建評估大數(shù)據(jù)智能化平臺以及如何獲得平臺的數(shù)據(jù)。為了彌補這一不足，本文融合政府、房產(chǎn)交易市場、互聯(lián)網(wǎng)和財務軟件四個層面數(shù)據(jù)來源，經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗后組成了數(shù)據(jù)倉庫，為構建評估大數(shù)據(jù)智能化平臺提供了思路。董睿琳，董楠(2019)提出了利用網(wǎng)絡爬蟲技術獲取數(shù)據(jù)資源和利用大數(shù)據(jù)進行自動估價系統(tǒng)。在此基礎上本文提出了利用python構建網(wǎng)絡爬蟲以及如何利用爬蟲獲取數(shù)據(jù)、獲取互聯(lián)網(wǎng)上哪部分數(shù)據(jù)等內(nèi)容，以實現(xiàn)快速、高效、大面積的爬取數(shù)據(jù)。本文利用基于python的網(wǎng)絡爬蟲技術將互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)資源與住宅型房地產(chǎn)價值評估測評系統(tǒng)結(jié)合，自動進行分析計算，為評估結(jié)果提供了一定的參考依據(jù)，有助于降低評估誤差，進一步規(guī)范了評估市場。

二、評估流程優(yōu)化

住宅型房地產(chǎn)評估流程優(yōu)化是指轉(zhuǎn)變傳統(tǒng)價值評估觀念，引入獨立的第三方監(jiān)督機構，利用大數(shù)據(jù)技術介入結(jié)果檢查，同時管理評估行業(yè)的信用評級，從信譽方面把控評估公司的評估資質(zhì)，淘汰掉不符合要求的評估公司，促進市場的良性競爭。監(jiān)管部門的引入，不僅保證了評估結(jié)果的可靠性，還可降低評估風險，減少重復評估對資源的浪費，有利促進評估行業(yè)的發(fā)展。委托方在市場上評估需求，以公開招標的形式吸引合格的評估公司，并依據(jù)評估公司信譽評級進行業(yè)務委托。監(jiān)管部門對評估公司評估過程介入監(jiān)管，首先對資產(chǎn)評估師現(xiàn)場采集的照片及底稿進行審計審核，若審核不符合要求則對評估公司進行評級扣分，若信息無誤則將數(shù)據(jù)錄入測評系統(tǒng)中進行下一步的分析。測評系統(tǒng)的分析階段利用市場法、收益法或成本法對數(shù)據(jù)進行處理，得出比準價格，并將其與評估公司的結(jié)果進行比較，若評估公司的結(jié)果與該價格偏離度較低，說明評估公司評估質(zhì)量良好，委托方可接受該結(jié)果無需重復評估。最后監(jiān)管部門會依據(jù)結(jié)果的準確性對評估公司信譽進行評分，并更新公司信譽評級。該信譽將會影響委托方對評估公司的選擇。

三、住宅型房地產(chǎn)評估測評系統(tǒng)設計

依據(jù)評估房產(chǎn)優(yōu)化后的流程設計針對監(jiān)管方的測評系統(tǒng)。該系統(tǒng)特色之處在于數(shù)據(jù)采集除利用財務報表等結(jié)構化數(shù)據(jù)外，還通過基于python的網(wǎng)絡爬蟲技術采集互聯(lián)網(wǎng)上龐大的非結(jié)構數(shù)據(jù)信息。系統(tǒng)采集的基礎數(shù)據(jù)是房產(chǎn)評估的整體依據(jù)，因此本系統(tǒng)利用互聯(lián)網(wǎng)大數(shù)據(jù)資源，全面的獲取住宅型房地產(chǎn)行業(yè)的數(shù)據(jù)信息，有助于提高評估公正性和真實性。住宅型房地產(chǎn)價值評估測評系統(tǒng)擁有三個功能模塊：數(shù)據(jù)采集、價值評估以及信譽反饋，下面分別對其進行介紹。

(一)基于網(wǎng)絡爬蟲的數(shù)據(jù)采集下面將對數(shù)據(jù)的主要來源進行闡述，并利用python語言設計網(wǎng)絡爬蟲對住宅型房地產(chǎn)的基本信息進行抓取。1.數(shù)據(jù)采集來源數(shù)據(jù)的獲取主要來自以下幾個方面：(1)政府層面信息來源。獲取資產(chǎn)評估協(xié)會的行業(yè)指導、評估案例，以及政府部門在相關網(wǎng)站上的相關評估標準、細則，如土地級別圖、基準地價表等，這是利用基準地價系數(shù)修正法得到評估范圍的前提。(2)從房地產(chǎn)中介獲取數(shù)據(jù)信息。房地產(chǎn)中介掌握大量的買賣雙方的交易信息，因此能夠很好地反映市場需求和房地產(chǎn)價格，為測評系統(tǒng)的價值評估范圍提供較大的參考依據(jù)。(3)財務報表數(shù)據(jù)。在使用收益法對房地產(chǎn)進行評估時，需要利用財務報表的相關信息。使用企業(yè)普及度較高的財務軟件，可實現(xiàn)對財務報表數(shù)據(jù)的收集。(4)運用爬蟲獲取網(wǎng)頁數(shù)據(jù)。互聯(lián)網(wǎng)是一個巨大的信息庫，它提供了實時、快捷的海量信息?；趐ython技術的網(wǎng)絡爬蟲能夠穩(wěn)定高效的從大型網(wǎng)站中進行大規(guī)模的數(shù)據(jù)爬取，為得出評估價值區(qū)間提供保障。通過上述四種主要渠道獲取并存儲數(shù)據(jù)，利用數(shù)據(jù)倉庫加工這些異構的數(shù)據(jù)源，消除掉數(shù)據(jù)源中的不一致，最終得到一個數(shù)據(jù)源的有效集成，從而構建一個包含完整數(shù)據(jù)信息的評估大數(shù)據(jù)智能化平臺。網(wǎng)頁下存在的大量非結(jié)構數(shù)據(jù)信息雖然價值高，但因數(shù)量龐大、結(jié)構復雜而采集較為困難，因此下面主要介紹利用網(wǎng)絡爬蟲技術獲取互聯(lián)網(wǎng)下房產(chǎn)市場上大量數(shù)據(jù)的過程。2.網(wǎng)絡爬蟲爬取互聯(lián)網(wǎng)數(shù)據(jù)資源本系統(tǒng)設計數(shù)據(jù)采集模塊，通過python的語言編寫網(wǎng)絡爬蟲，抓取的內(nèi)容包括：(1)互聯(lián)網(wǎng)上的住宅房地產(chǎn)信息。具體包括某一地區(qū)房產(chǎn)位置、交易價格、建筑面積、房屋戶型、裝修情況、產(chǎn)權年限、所在樓層、戶型結(jié)構、建筑類型、建筑結(jié)構、配套電梯等。(2)政府部門在相關網(wǎng)站上的相關評估標準、細則。由于互聯(lián)網(wǎng)上的房產(chǎn)數(shù)據(jù)內(nèi)容龐大，并且信息往往不集中，數(shù)據(jù)的獲取存在一定的難度，因此下面主要闡述從互聯(lián)網(wǎng)上獲取的房地產(chǎn)基本信息。首先系統(tǒng)根據(jù)一定的網(wǎng)頁分析算法過濾掉與住宅型房地產(chǎn)主題無關的鏈接，保留有用的鏈接，然后對這些連接下的網(wǎng)頁進行下載并對網(wǎng)頁結(jié)構進行分析，最后利用一定的算法獲取網(wǎng)頁下的房產(chǎn)基本信息并完成數(shù)據(jù)存儲。以鏈家房地產(chǎn)網(wǎng)站為例，在該網(wǎng)站搜索某市住房信息，可得到該市不同地區(qū)住房情況，點擊具體某一房源，在二級網(wǎng)站中查閱到該房源詳細的信息，因此需要獲取的房產(chǎn)詳細信息存儲在二級界面中。對房地產(chǎn)網(wǎng)站進行元素審查發(fā)現(xiàn)，首先需要對主頁面進行爬蟲設計，對該主網(wǎng)站樹形結(jié)構下載后進行DOM樹遍歷，并利用正則表達式提取其中包含的二級網(wǎng)站url。對于抓取到的第二層網(wǎng)站鏈接，繼續(xù)對其網(wǎng)頁結(jié)構進行分析，確認好需要的數(shù)據(jù)所存在的位置后，對該網(wǎng)頁下的房產(chǎn)基本信息解析和數(shù)據(jù)的提取，最后將抓取到的信息經(jīng)過數(shù)據(jù)清洗，刪除掉一些空行、錯誤的數(shù)據(jù)后保存在數(shù)據(jù)庫中，以保證數(shù)據(jù)的有效性和可用性。二級鏈接中的數(shù)據(jù)可以讓采集到的數(shù)據(jù)更加充實完善，從而提高資產(chǎn)評估的準確性。

(二)基于市場法的價值評估由于大數(shù)據(jù)資產(chǎn)的交易市場越來越活躍，市場法評估大數(shù)據(jù)資產(chǎn)價值具有明顯優(yōu)勢，因此下面主要介紹利用市場法得出住宅型房地產(chǎn)的比準價格。在基于網(wǎng)絡爬蟲的數(shù)據(jù)采集模塊中，網(wǎng)絡爬蟲已將從互聯(lián)網(wǎng)上爬取到的大數(shù)據(jù)信息存入數(shù)據(jù)庫，方便后續(xù)數(shù)據(jù)的查詢與調(diào)用。對評估人員現(xiàn)場勘察記錄底稿進行審計后，將住房基礎數(shù)據(jù)錄入測評系統(tǒng)中。錄入的基礎數(shù)據(jù)是測評系統(tǒng)分析匹配相似房地產(chǎn)的基礎。測評系統(tǒng)通過對錄入的數(shù)據(jù)進行模糊查詢，從數(shù)據(jù)庫中調(diào)用出全部與目標房產(chǎn)具有相似度的樓房參照物，利用計算機內(nèi)部算法對參照物屬性進行區(qū)域修正和個別因素修正等計算后，根據(jù)參照物的相應權重，采用加權平均法計算得出評估對象的比準價格。該測評系統(tǒng)在分析階段還可以與評估專家模塊相結(jié)合，利用其包含的專業(yè)知識解決在分析房地產(chǎn)價值的過程中存在的特殊、專業(yè)性的問題，有利于提高評估的規(guī)范性和工作效率，降低業(yè)務成本。大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)庫的優(yōu)勢在于可以將全部既有較高相似度的房產(chǎn)數(shù)據(jù)匹配出來進行計算，彌補了因人工精力有限，難以對全部具有相似屬性的房產(chǎn)進行因素修正的缺陷。最后對結(jié)果求取加權平均值計算得出的結(jié)果區(qū)間。與人工相比利用大數(shù)據(jù)信息化所得到的結(jié)果正確率與準確性更高。另外，由于大數(shù)據(jù)常與可視化工具組合完成對相關數(shù)據(jù)的分析，因此還可利用本系統(tǒng)中存在的房地產(chǎn)大數(shù)據(jù)進行可視化分析，通過對可視化的分析結(jié)果進行觀察，可以發(fā)現(xiàn)評估行業(yè)中普遍存在的問題，對政府的決策、評估政策的制定等都具有一定的幫助作用。

(三)信譽反饋評估測評系統(tǒng)的信譽反饋機制是指利用系統(tǒng)價值評估階段計算得到的比準價格與評估公司報告中的評估結(jié)果進行比較，根據(jù)偏離度對評估公司進行打分。若評估結(jié)果符合比準價格或與比準價格偏離度較小，則說明評估公司的評估結(jié)果與該系統(tǒng)差異度較小，準確度較高，該公司展開評估工作較為有效，委托方可放心使用該評估結(jié)果無需重復評估。若評估結(jié)果與該比準價格偏離度較大，說明該公司的評估結(jié)果可信度較低，則監(jiān)管部門應該對該公司的信用評級進行扣分。由于委托方對評估公司的委托主要依據(jù)該公司評估的信用評級，當公司的信用評級降低到一定程度后，該公司將會失去大部分的評估市場，只能通過降低服務價格或提高評估質(zhì)量來轉(zhuǎn)型，否則將會被市場淘汰。這一定程度上幫助市場篩選掉不符合要求的公司，從而促進評估產(chǎn)業(yè)的可持續(xù)發(fā)展。綜上，針對監(jiān)管部門的住宅型房地產(chǎn)價值評估測評系統(tǒng)的設計，利用互聯(lián)網(wǎng)與大數(shù)據(jù)技術相結(jié)合，通過網(wǎng)絡爬蟲獲得的數(shù)據(jù)為后續(xù)分析打下了基礎，使得價值評估階段擁有價值較高的參考依據(jù)。計算機相較人工能夠處理更多的數(shù)據(jù)信息，得出的評估價格更精確，從而為評估公司的結(jié)果提供了參考依據(jù)。

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作者：陳思宏 劉紫儀 單位：青島科技大學