城视丨另一个视角看北京房价
虽然身处北京，每天都感受着帝都房价的居高临下，却还始终梦想自己能够在遥远几环外的某处，安置一个属于自己的家。我想，这应该是很多北漂的切身感受。然而，每次打开链家，看到动辄千万的小三居、大两居的房价，又不由得使我们心灰意冷！除了这些离我们遥不可及的天文数字，我们又能够从房价的数据中获取什么样的信息，发现什么样的规律呢？
近日，笔者从网上爬取了链家2018年8月份北京各个小区的价格数据，利用自己团队研发打造的“CityEye城市数据智能管理平台”，以另一种形式来全面展现北京当前的房价态势。
——编者
首先，我们把爬取到的数据，经整理后导入到CityEye平台的数据库中。然后，将各个小区的单价以散点分色的方式进行展现，颜色越深，代表房价越高，北京房价的空间分布如下：
通过上图的展现，我们可以看出，房价基本呈现了从外到内、逐级增高的态势。虽然，在五环、六环外，有个别地区呈现出跟周边不同的态势，但不难推断，该处多为别墅区所在区域。
将上述的散点通过蜂窝网格聚合平均之后，我们可以得到如下结果：
整体规律不变，跟上图相比更体现了平均价格趋势。
如果将各个小区的价格变为真正的地理高度，那么北京的房价分布又会是什么样子的呢？
从上图可以看出，房价呈现出典型的金字塔结构，头部的聚集趋势十分明显。
接下来，我们用一个动图，为大家展示几个高处不胜寒的小区价格。
高度代表房价
房价最高的小区单价达到20万以上，但只占少数。而10万到20万的价格，则占据了整个金字塔状的顶部区域。
我们通过CityEye平台所自带的过滤器对房价进行过滤，区间设定从2万到15万，如果每隔1万做为一个梯度，那么这些价格区间的小区分别在哪里？这里，我再通过一个动图来进行展示，结果显而易见。
房价过滤展示
等高线是一个地理测绘名词，等高线指的是地形图上高程相等的相邻各点所连成的闭合曲线。把地面上海拔高度相同的点连成的闭合曲线，并垂直投影到一个水平面上，并按比例缩绘在图纸上，就得到等高线。我们这里引入一个房价等高线的概念，让我们分别认识下北京的各个价格区间上的等高线吧。
先整体放一张北京房价等高线的图：
再放一张10万房价等高线的图：
图中颜色最深的地方，代表着北京的东城、西城和海淀的部分区域，这里是北京房价的至高点，也是各种资源最优的区域，包含教育、医疗、交通等各个方面。
7月北京链家的房屋均价为：62761元，我们看下这个值的等高线是哪里？
这张图看起来像一张米老鼠的头像，第一次看到这张图，很好奇，两个大耳朵区域分别是左侧的中关村、上地、西二旗地区和右侧的望京、机场地区，整个北部凹陷下去的区域，是前面两块区域工作人群最大的居住区：天通苑地区、回龙观地区，职住比严重不平衡。同时，从上图中我们可以发现，北京南、北部区域发展很不平均，相反，东、西部地区发展则相对较为均衡。
最后看下4万房价的等高线是什么样子的。
基本上已经覆盖北京六环以外的区域，通州地区尤其明显。4万基本是一个二线城市房价的制高点，而在北京仅仅是购房的入门价格。
以上，就是我以一种别样视角，对北京房价做出的整体分析，以空间可视化为主，希望我们能够从中获得更多的感知。
尾语
在推送此篇文章的同时，近日网络上曝出了因自如、蛋壳等长租公寓，因恶意竞争抬高房租，引发大量房租快速暴涨的事件。小编不禁感叹，“京都居，大不易”！后续，小编将会持续关注此次事件的进展，并将会以数据的视角，对北京房租近期的态势变化进行展现。敬请期待。
平台简介
CityEye
CityEye城市数据智能管理平台，是具备海量时空信息承载能力的城市数据汇集处理与可视化分析平台，具备多源数据智能汇聚、海量实时处理、 高性能多维时空分析等技术特征。
相数科技
是一家新锐数据智能公司，基于自主研发的大数据实时分析引擎、时空大数据可视化引擎，结合人工智能技术，为用户提供专业化、场景化、定制化的大数据应用服务。公司拥有CityEye、DataEye等多个数据智能平台产品。