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深圳房价大揭秘

数据冰山 2022-04-11


透视迷雾后的深圳楼市

2014年开始,深圳楼市持续领跑全国。本报告从数据出发,以不同的角度挖掘深圳楼市特征,并尝试作出解读。本报告将涵盖以下热门话题:

  • 哪个地段的楼市最热?房价最高?

  • 各个地区的楼市特征有什么区别?

  • 影响楼价的因素有哪些?


数据来源
  • www.qfang.com

数据于2015年5月采集,来自Q房网深圳,http://shenzhen.qfang.com

  • 345100个房源

本报告使用了超过34万个独立的真实在售单位

  • 3120个楼盘

房源来自超过3000个楼盘,70个不同地段


房源分布

龙岗、宝安最火热



由图1可见,龙岗,宝安的在售单位数最多,超过七万个,南山紧随其后,而福田,罗湖和龙华的房源供应相比之下显得不太旺盛。反观楼盘总数(图2),龙岗,宝安却并不多,大致可以归结为以下几个原因:

  • 罗湖,福田开发较早,小区入住率高,已成熟饱和

  • 罗湖,福田楼龄偏高,不受购房者青睐 (见图6)

  • 宝安,龙岗小区规模更大,楼盘的单位数更高


细分地段房源分布

新中心VS前海概念


图三展示了深圳各个细分地段的房源分布。布吉和龙岗中心城在逐渐成为深圳新兴的居住中心,两个地区在售单位数相加占了整个龙岗房源的83%,在罗湖生活工作的人群大多会在布吉购房。而龙华三分之二的房源来自民治,靠近深圳北站,成为了在福田CBD上班人群的不二选择。除去这三个新中心,在房源榜上紧随其后的8个地段,几乎都在前海地区附近 (南山西部和宝安南部),除了满足在南山人群的住房需求,同时体现出深圳未来发展向西偏移的趋势。


价格分布

南山福田高富帅,龙华超罗湖


坐拥华侨城,后海以及蛇口的南山区无疑成为了深圳房价最高的地方,福田紧随其后。而让很多人没有意料到的是龙华的房价已经超过了罗湖,其中主要因素是由于罗湖大部分楼盘的楼龄过高,周边设施陈旧,靠近闹市区等。作为最多单位供应的龙岗,价格也低于平均水平。


地段房价分布

学区很重要,楼龄很重要,别墅最保值


香蜜湖是深圳最贵的地段,主要原因是这里的楼盘(66个)以大户型和别墅为主,香蜜湖一号,水榭花都,熙园和中旅国际公馆均价都超过了10万/平,90%的楼盘均超过了4万/平。同为深圳最老的别墅区之一的银湖,均价也排在前十。 后海,蛇口,华侨城等地区毫无悬念地上了高价榜。 排名高居第三的长城地区楼盘并不多(11个),且价格较为平均,长城花园,百花园和国城花园的均价都超过了7万,对于这些20年楼龄的老房子,能卖出如此高价格的主要原因是旁边的老牌名校实验中学(幼儿园,小学部,初中部,高中部)。


另外出乎很多人意料的是,福田中心区和南山中心区的房价都没有排进前二十,甚至比不上宝安中心区和大梅沙。主要原因在于楼龄,南山和福田的中心地区已经接近饱和,近年并没有太多的新楼盘推出。 深圳曾经最繁华的商业中心东门,其平均房价甚至已经低于全市平均价。而学区(长城),别墅区(香蜜湖,银湖)的价值都没有随着楼龄的增长而下降。





户型

三房两厅最热门,四房是豪宅的起点


图七展示了各个房型的房源数以及平米均价,可见深圳的主力户型是三房两厅,其次是两房两厅及四房两厅。三房是一个价格分界点,小于三房(包括三房)的房型,均价并无太大差别,而四房是一个豪宅的起点,价格开始随着房间数的增加而显著上升。


精装

精装最廉价,毛坯最值钱


图八展示了不同装修类型的房源数以及平米均价。精装修,普通装修,和豪华装修的房源数差异不大,毛坯房数量最少,价格却最高。有趣的是精装修的均价低于普通装修,原因在于“精装修”已成为开发商赠送装修的代名词,而“精装修”的水准仍低于DIY的普通装修水平。


蛇口VS华侨城

Distribution under the hood

蛇口片区和华侨城片区的平均房价十分接近,分别为59000/平米及58000/平米,单位数为10157个及13155个。


虽然平均价格相似,蛇口和华侨城的房源构成却有一定差异。如图七所示,蛇口只有30%的房源低于低于5万/平,而在这个价位华侨城却有一半以上。蛇口60%的房源都在5万到8万这个房源区间,超过9万/平的豪宅不到5%,反观华侨城,由于有红树湾,红树西岸和纯水岸等几个超大型高档楼盘的存在,有近10%的房源每平米价格超过了9万元。可见蛇口的市场价格分布集中,差异更小,而华侨城的价格差别更为悬殊,低价位及高价位都有不少房源。




房源在建造年份上的分布规律与其价格分布类似,香蜜湖在老房和新房两端都会更多,而蛇口的开发时间相对更集中(香蜜湖40%的房源建造于2004年前, vs 蛇口24%;30%建造于2010年后, vs 蛇口10%)。


关键字分析

Natural Language Processing

我们对34万个房源的描述进行了NLP分析,其中包括分词以及关键字提取。


无税/免税被大量提起,拎包,婚房等词反映年轻购房人群



地铁,北站成为卖点,朝向/采光受关注




学位,双学位,高级中学,中小学等词直击目标中年人群,安静,大气,湖景反映需求





下期预告
  1. 楼价变化趋势

  2. 开发商,物业

  3. 学区,地段

  4. 多数据源(房天下,58同城)


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(注:所有数据来源于内部数据挖掘团队,文章分析均为原创,如需引用或对此类数据有兴趣的朋友可以联系我们)


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