近些年，GDP增长的重要贡献大部分来自房地产市场，在过去的一年，全国房地产市场有了很大的变化，有涨有跌，数据也越来越庞大和繁杂。FT 研究院因此出了个报告，对2016年全国房地产市场变化进行了梳理。在这种房地产大数据积累的过程中，选择房地产BI解决方案是不可逆的趋势，精细的数据运营才可以更好地进行房产投资决策。
近些年，GDP增长的重要贡献大部分来自房地产市场，在过去的一年，全国房地产市场有了很大的变化，有涨有跌，数据也越来越庞大和繁杂。FT
研究院因此出了个报告，对2016年全国房地产市场变化进行了梳理。在这种房地产大数据积累的过程中，选择房地产BI解决方案是不可逆的趋势，精细的数据运营才可以更好地进行房产投资决策。
回看2016年全年房价表现，国家统计局监测的70个大中城市中，合肥、深圳、北京、上海、南京和厦门的上涨幅度最大，新房或二手房涨幅在45%以上(相对2015年价格)，引领全国房产市场增长。其中，北京的二手房价格上涨幅度大幅高于新建商品房价格上涨幅度的城市。学区房在北京市房价上涨中的作用可见一斑。综合来看，土地/住房供需不平衡、发展规划及区域政策刺激及中小学教改等因素是触发这些城市房价大幅上涨的重要原因。同时，较低的利率水平和较为宽松的信贷条件也为房价大幅上涨创造了较为有利的环境。
热点城市房产价格的快速上涨与更严调控政策交替登台，构成2016年房产市场的主线。2016年初，上海、合肥、北京和南京等一、二线热点城市房产价格大幅上涨，接力在2015年房价已经大幅上涨的深圳。2016年3月底的系列调控政策有效压制了2016年一季度房价大幅上涨的势头。但热点城市，尤其是福州、杭州、天津等房价涨幅在第二梯队的城市，在2016年三季度的房价上涨幅度又出现大幅反弹，涨幅甚至超过16年1季度。随后出台的9.30相关调控政策在第四季度有效降低了成交量，打压了房价上涨的势头，但以北京学区房为代表的部分市场在2017年春节后仍是暗潮汹涌。
于大量三线城市而言，大部分实现了房价上涨，房价上涨幅度维持在个位数。东北地区的三线城市牡丹江、丹东和锦州，以及包头和乌鲁木齐，其新房和二手房价格相较2015年则有所下降，去库存压力仍在。
房产市场的分析三言两语说不完，FT研究院将针对部分重点城市推出更详细的追踪报告，这里就不赘述了。但可以看出，房产大数据的时代已经来临，房地产企业选择数据化运营管理的趋势可谓是大势所趋。其实近些年已经有很多大型知名地产企业选择了大数据商业智能分析产品，用强大的房地产BI解决方案来构建企业大数据可视化分析平台，提升企业经营管理和战略决策水平。
业内知名的房企如长房集团、新世界（中国）地产、天德地产等等就已经开启了数据化运营之路，用数据说话，让每一个决策都基于数字。这些企业选用的是奥威Power-BI
房地产BI解决方案，标准的房地产BI解决方案+数据化运营指导，可以帮助企业迅速搭建自己的大数据可视化分析平台，提升数据洞察能力，快速转型为“数据驱动”的智慧型企业，更好地应对和迎接房产大数据时代的挑战。
