大数据 买房指标

“地点、地点还是地点”是购屋的铁则,但身处大数据时代,还有其他值得参考的因素。



随着人们生活习惯改变和水平提高,地点未必是唯一的考量,可以利用大数据来帮助你做决定。

高嘉莉:数据除了能从另一个角度观察城市,也能知晓推动房市发展的根本因素。

善用数据 实地考察
减低置产风险

现今迈入大数据时代,人人都把“大数据”这三个字挂在嘴边。

但你知道吗?地点不再是买房的唯一指标,“大数据”也可以用来作为投资或买房的参考指标!

大数据、大数据……每个人都在说的大数据,只是供企业用来做生意用途?身为普罗大众的我们,是不是也能使用大数据呢?



如何成为投资买房的指标呢?你对大数据又知多少呢?

大数据已广泛运用在各领域,也能观察与追踪影响房市的人为因素、市场趋势、购屋者焦点、基建设施、房产成交价格、租金表现等。因资料的广泛,也能为购屋者与投资者提供更为全面的数据和大方向,不光是依赖地点作为投资指标。

无论自住还或投资,买房最忌人云亦云,所以买房前参考资料最重要。

产业大数据分析业者Urban Metry私人有限公司创办人兼总执行长高嘉莉接受《南洋商报》访问时分享,她应用庞大的城市数据评估吉隆坡人及独特的行为模式后,发现有趣的房市现象。

因为有大数据,现在的资料就不再限制于房屋的价格、一个地区有多少单位等硬蹦蹦的资讯。而是,可以统计因为文化和生活习惯等因素,对产业价格或需求造成的影响等。

咖啡馆数量影响房价

高嘉莉举例:“社区的咖啡馆数量、大马人饮食习惯及风水禁忌,都对房价带来影响。”

她说,这些数据除了能从另一个角度观察城市,也能知晓推动房市发展的根本因素。

“你是否有注意到居住的社区,咖啡馆正如雨后春笋般林立,甚至好奇到底谁会到这些咖啡馆享受一杯10令吉的拿铁咖啡?”

高嘉莉说,她的大数据统计结果显示,咖啡馆的数量增长,与社区房价涨幅有着相当高的关联。

“咖啡馆指数显示,拥有较多咖啡馆的社区,房价一般上都会走高。”

买房是人生重要决定之一,善用数据做功课,同时实地考察置产地点,则可减低风险。

社区2咖啡馆开业

房价有潜能增1%

就如同全球大都市,咖啡馆文化已成为吉隆坡年轻人与富裕人士的一种新的生活方式,同时也是身分的象征。

高嘉莉指出,根据统计,这些群体愿意花费超过10令吉,在这些优质咖啡馆享受一杯拿铁咖啡,而这等同他们的一顿饭。

“一间又一间的咖啡馆,并不只代表着邻里社区人口分布的变化,这也将潜在影响房市发展与布局。”

根据该公司2015年房产成交数据,每当社区有两家咖啡馆开业,则房价有潜能增加1%。

“我们进一步研究数据发现,在咖啡馆风潮来袭下,受益最大的地区包括旺莎玛珠(Wangsa Maju)、梳邦再也、八打灵再也、郊外岭(Taman Desa)及满家乐(Mont Kiara)。”

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墓地范围500米以内

转手价比同区低8%

高嘉莉又举例,若产业项目是在墓地范围的500米以内,转手成交价格将比同区的产业低8%。

“如果想买的房子坐落在靠近墓地或其他不良气场的地方,风水师傅一定会让你不要买这个项目。”

她说,这样的禁忌的确影响大吉隆坡一带的房价。

资料显示,同一个地区的房屋项目,若是在墓地500米以内则成交价格将减少8%。

不过只要距离墓地1公里,价格冲击幅度大幅收窄。高嘉莉指出,1公里的房产与社区内其他房产成交价相近。

“所以大马人是否真的对墓地有所避忌,这样看起来似乎是……但也仅限于视线距离可看到(墓地)的距离。”

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清真食品集中隆市中心

大马人热爱美食,Urban Metry依据每一餐价格不超过10令吉制作了一个均衡饮食地图(Balanced Diet Map),发现清真食品多数集中在吉隆坡市中心。

经济实惠的清真食品(椰浆饭)高度集中在吉隆坡市中心,而非清真食品(炒粿条)则集中在郊区。

“非清真食品多数集中在郊区,比如八打灵再也、蕉赖及甲洞。

“而郊区北部,则是清真食品重镇;郊区以南及新城镇的实达阿南和哥打肯文宁,则是非清真食物重镇。”

这对于吃非常讲究的购屋者,就多了一项可靠的参考数据。因为你喜欢吃的食物类型,可能觉得就是要住的地方。

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靠近大学房产成交价较低

大数据虽好,但很多人仍旧还不懂得该如何应用。

高嘉莉透露,通过大数据可以知道房价虽会上下波动,但人们的行为模式却是最难改变的固定因素,而这也将对整体房市发展带来影响。

“人们其实并不清楚房市供需情况,但哪一些地区供过于求、哪些地区供应情况温和、价格走势如何等,数据却能告诉你是真是假、是对或错。”

她直言:“我们还未准备好迎接大数据时代到来。”

这可从邻近大学的房产数据看出端倪,因普罗大众总认为,靠近大学的房产项目的价值一定是稳定攀升,肯定是最佳的投资项目。

但事实上,这是个迷思。

据Urban Metry收集的数据显示,距离大学或私人学院500米范围的住宅项目,房产成交价却比社区内其他房产项目来得低2%。

“理由有几个,学生流动率高、人流量太高、家具损耗度太高等。”

房产成交价虽低,但人流量高,会否有助抬高租金回酬?

高嘉莉指出,邻近大学的房产项目或需无法带来太高的租金溢价,大致上与社区内其他房产的租金同等。

不过,她解释:“较低的平均成交价,却获得同等的租金,就等同较好的租金回酬,所以是值得投资的地方。”

从大数据,可以用很多角度来看事情,而且更多是常人意想不到的资料。

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购屋者可参考过去数据

买房是人生重要的决定之一,应尽可能利用可获取的资源,认真做功课尽可能减低风险。

高嘉莉指出,大数据价格昂贵,加上艰涩难懂,并不是每个人都能理解的资料。

“购屋者也可参考一些专门收集过去房产交易数据的资料,比如房产估价及服务局(JPPH)公布的我国产业成交数据,或是其他房产数据网站。”

她说,除了参考过去的产业交易价格,也可以到想置产的地区走走看看,尽可能了解有关地区的现况。

“实地考察后,再对比过去的产业交易数据,在计算可以获得的租金回酬,就是很好的做功课方式。”

大数据体现的不仅是追踪与观察的结果,更是一种新趋势及行为模式。

高嘉莉将大数据比喻为大脑磁力共振扫描(MRI)资料,而银行及发展商则是医生;购屋者则是病人。

“我们将收集到的资料交给‘医生’,他们则根据这些数据对症下药,为‘病人’开药或给予建议。”

高嘉莉(左二)上个月初在“亚洲可负担房屋建设与融资峰会”,分享我国房市大数据进程。

数据零碎
整合非易事

政府已正视大数据的应用,但因数据过于零碎,对于整合成一个系统仍是挑战。

房屋与地方政府部计划设立一个单一实体,以便协调国内房屋供应,解决可负担房屋供需错置问题。

目前,已有9个联邦政府机构参与这个项目,不过这些机构间缺乏协调,使到整体房屋供需管理面临挑战。

高嘉莉坦言,政府向应用大数据系统整合房产数据,不是那么简单的事。

“那是因为数据太多太杂,加上政府部门间,从负责的部门、相关政府机构到地方政府,都是零碎的资料与数据。不过,若想评估市价及风险做出更好的投资决定,的确有必要整合数据。”

她说,Urban Metry就用了3年的时间,收集有关的房产数据。

“所以当房政部长祖莱达表示,并未有相关房产的大数据系统并没有错,我们虽然有数据,但最大的挑战在于如何将零碎的数据整合成一体。”

制定产品迎合需求

若是能善用大数据,或可在一定程度上协助减少供需错置的情况,同时有助发展商重新规划发展,避免供应重叠,再为本地房市带来压力。

询及是否已有发展商在规划发展项目时,应用大数据?

高嘉莉指出,已有部分发展商开始寻求Urban Metry服务,更好了解地区发展,以迎合市场需求制定推出的产品组合。

“已经有发展商与我们接触,并且在大数据的帮助下,重新规划发展项目,避免产品组合重叠,甚至还将这些数据分析应用在购买土地决策。”

她细细道来,就算是可负担房屋,人们都会依据工作地点选择居住的地方。

“发展商已不能再随心所欲的到处建房子,忽视买家需求。”

报道 :林妤芯