编辑导语：疫情期间很多行业因此受到了影响，特别是实体/传统行业，房地产在此时也面临着一定的困难；房地产行业其中交易错综复杂，运用数据分析的方式进行系统的整理以及分析会更好；本文作者分享了关于房产行业如何做数据分析，我们一起来看一下。

在经历了疫情考验的特殊时期，国内房地产租售市场需求经过短暂一段时间的低迷，又重新持续火爆。

自改革开放以来，伴随着土地价格的持续走高以及国家坚持落实“房住不炒”的政策，房产市场从早年的遍地黄金发展到如今充满竞争的状态；同时，房产行业面临着资金投入巨大，融资困难，回款周期长等问题；又由于市场主体，交易条件与政策影响等特点，也加大了房产企业的运营风险。

那么房产领域怎么做数据分析？其领域运营状况可以通过哪些分析指标来定义和描述呢？接下来就让我们来了解一下吧。

房地产行业因其特殊性会有许多的问题，因其属于大宗商品交易，成交时间周期长，业务交易环节相当繁琐，很难通过定量描述；且房产同时兼具生活工作落户等一系列附加社会属性，基于买方主观，购房时需要极其细致的权益衡量等等。

鉴于此，导致房产领域数据分析问题诸多，数据来源之广，清洗与分析难度之高，数据反馈周期之长，易形成孤岛难以互联互通。

在做房产运营分析进行系统性描述时，最常使用的关键指标主要在于用户与业务场景，比如说项目、房源、客源、业主、带看、成交、认购以及用户线上线下行为等。

一、房产运营分析框架

分析框架图：