基于网络爬虫的住宅型房地产评估测评系统
作者：陈思宏 刘紫仪
来源：《商业经济》2020年第05期

        [摘 要] 针对传统房地产评估行业存在的问题构建了新的流程优化方案，基于该流程方案设计了利用python网络爬虫获取互联网大量住宅型房地产数据的测评系统。同时阐述了该测评系统通过大数据和资产评估市场法得出比准价格，该价格作为依据为评估师的执业结果进行判断评分，有助于降低评估误差，进一步规范评估市场。

        [关键词] python爬虫;住宅型房地产评估测评系统;评估价值测评

        [中图分类号] F293.33 [文献标识码] A [文章编号] 1009-6043（2020）05-0139-03

        一、引言

        在传统房产评估过程中，委托方和评估机构可能会存在利益共谋，从而损害第三方利益。单个评估企业对资产评估所得到的结果也难免存在失误。如果评估公司的评估结果与委托方预期差距较大时，委托方会选择重复评估，浪费人力和物力。这些问题都不利于评估行业的健康发展。

        随着大数据时代的到来，评估行业如何在大数据环境下获得所需要的评估数据变得日益重要。近年来，我国资产评估行业努力推进评估行业大数据建设，很多学者积极探索资产评估信息化。吴颖（2016）认为房地产的三种评估方法由于过分依赖资产评估师的经验，从而对评估结果的公信力存在一定的影响。鉴于此，本文引入第三方监督机构，借助房地产价值评估测评系统，提高评估结果的准确性和评估行业的公信力。胡兰，段禾青（2018）提出了在资产评估行业利用大数据与云计算相结合，用以弥补分析阶段人工信息处理出错的可能，并提出构建评估大数据智能化平台，不足之处在于尚未阐述如何构建评估大数据智能化平台以及如何获得平台的数据。为了弥补这一不足，本文融合政府、房产交易市场、互联网和财务软件四个层面数据来源，经过数据清洗后组成了数据仓库，为构建评估大数据智能化平台提供了思路。董睿琳，董楠（2019）提出了利用网络爬虫技术获取数据资源和利用大数据进行自动估价系统。在此基础上本文提出了利用python构建网络爬虫以及如何利用爬虫获取数据、获取互联网上哪部分数据等内容，以实现快速、高效、大面积的爬取数据。

基于网络爬虫的住宅型房地产评估测评系统