亲自Coding,我用五万行代码对北京房价做了一个数据可视化

文摘   房产   2024-11-27 18:20   北京  

老粉都知道,我之前的身份是互联网大厂Coder,直到今天,基本保持“生命不息,coding不止”的生活方式。

即便是今天,依旧是自己写每一行代码,从数据获取、数据清洗、业务逻辑、数据可视化,从后端到小程序、到PC端,基本上一人搞定

时间回到2019年,我在自驾路上发布找房效率工具【秒搜学区房】,在水木社区引起广泛关注,相关帖子盖楼超过200层。

这是关于入坑房产的第一个朋友圈,非常有意义。当时带着娃自驾内蒙,晚上就是我coding的时间。

说明一下,Alex是我的生活微信,当时还没有“搜哥”呢。


这些年,一直在迭代,也很关注用户反馈,需求也把我这个数据后端工程师磨练成前后端通吃的全栈。

登录小程序后台看到,蝴蝶指数居然迭代了 40 多个大版本

转眼过去5年时间了,当初秒搜学区房也逐步改版为现在的蝴蝶指数+楼侦探,更完备,更强大,客群覆盖度也更大,从普通购房者,到专业选房师,都有产品功能支持。


这个产品,有什么厉害的功能呢?简单来说,

1)你可以通过蝴蝶指数了解小区的流通性,避免卖入“不动产”;

2)你可以通过蝴蝶指数聊小区、城区、学区的量价关系,判断当下的行情;

部分功能截图:

我基于对数据的理解,基于对地产业务的不断思考,琢磨出了很多有意思的指标,不少指标首创,也得到了不少业内人士的认可

基本上,用好,即便足不出户,也可以对目标小区以后各大概的行情认知。

核心的逻辑,可以看一下这个视频:

如果你对我的工作感兴趣,可以用一下蝴蝶指数看看,尤其对于理工科粉丝来说,绝对觉得无比亲切有效。


我目前也在做付费咨询,针对学区、针对房子,有需要的粉丝朋友可以加我同事预约。


对更多数据感兴趣,关注楼市动向,加我微信,一起交流。

蝴蝶指数
理性的购房者都在使用的房价行情分析工具。
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