如何判断房子值不值得买？
一般人买房无非三种理由：理由一：刚需自住；理由二：学区房，解决孩子上学的问题；理由三：投资；理由四：理由一和理由二的重合，即：即是刚需也需要考虑孩子的上学问题；理由一的答复：如果你的购房需求是刚需，那么你主要需要考虑的是价格和上下班通勤的方便程度，还有，你需要考虑以后家里有几口人常住，如果人多，那么两室两厅就不适合你，你可能需要考虑三室甚至四室，这个时候，如果需要大的面积且预算充足，你可以考虑较好位置的面积较大的房子，如果预算不充足，则需要考虑稍微偏一点的地方才能满足大的面积的需求，但这样一来可能上下班通勤就稍微不太方便，所以需要自己多听多看，多去实地看房，选一个自己满意的才好；理由二的答复：好的学区房，一般都能上一个本地不错的学校，所以，不管房价如何上下波动，学区房一般只涨不降，因为中国人最关心的两件事儿，除了住房就是孩子的教育了，所以，无论从投资还是自住角度，买学区房一般都没有太大问题，但一般学区房都是老破小的房子，可能买来之后需要好好重新装修一番，但好处是这种房子公摊也很小，只要房子不是太老，好好装修一番住起来还是挺舒服的；但也有很多挺小的那种老破小，可以买来之后等孩子上完学再出手卖出就好了，总之，学区房是值得买的；理由三的答复：投资者最关心的当然是后期的收益，所以，你最需要关注的，是你本地的经济发展重心和开发区政策，例如，十年前，几乎所有的便宜房子都在本市的高新区或开发区，但十年后的今天，市中心的房价并没有涨多少，但高新区或开发区的房子都翻了两倍不止，这就说明，投资一定要投资有发展潜力的地段，当然，地方政策可能多变，现任领导注重开发东边，可能下一个领导就注重开发南边了，所以也需要自己多多关注相关政策，找到本地下一个发展潜力的区域去买房就好了。
理由四的答复：如果既是刚需也有孩子需要上学，如果预算充足，那就好地段好学校买就是了，但如果预算不太充足，那就一般可以考虑购买本地的开发区的新开发的楼盘且有不错的学校的房子就行；如果预算很少，那只能考虑一个只要能正常上学的房子就好了；当然，小区的户型，采光，基础设施的配套等等也要好，还有一般好的小区也会引入比较好的物业公司来管理，这样入住了业主住的也舒服。
大数据公司如何挖出城市价值？
搅动股市，寻找投资风口，甚至影响楼市，中国的大数据公司从未像今天一般，如此明确、直接地影响着这个国家里每一座城市的经济。 最近，一份由第一财经出品的，名为《中国城市产业创新活力地图》的文章，成为了我们决定对数据公司进行研究的起点。我们试图了解在这份地图当中，中国各个城市创新产业的发展蓝图是如何描绘的，大数据公司为何能做到国家网站都还未做到的功能，这些功能，能为投资带来多少机会？ 一、城市议题 大数据=商机 在接到第一财经·新一线城市研究所的邀约之前，启信宝作为商业信息查询工具，已经主动开始探索研究与城市发展有关的经济数据。
爬虫技术，是目前数据公司搜集信息和数据的主要技术方式，也是目前数据公司普遍采用的技术手段。 但仔细审阅启信宝出品的《中国城市创新活力地图》不难发现，只有数据抓取技术，显然无法完成这样一份报告。数据公司普遍缺少独立思考和深度学习能力，但启信宝正在努力发挥这方面的核心优势。 从高新技术企业的总量来看，北上广深4座一线城市坐拥绝对领先优势。
北京在三年有效期内的高新技术企业接近2.5万家，随后是深圳、广州，最少的上海也有9200多家，它们构成了产业创新的第一梯队。 东莞、苏州和天津3座城市都拥有超过5000家高新技术企业，在新一线城市中处于第一梯队。与城市商业魅力指数不相匹配的是，紧随其后的是二线城市佛山，2018年这里增加了1702家高新技术企业，如果按3年有效期计算，整体的增幅达到了58.46%。
巧合的是，几乎是在这份地图发布的同一时间，佛山召开全市建设国家创新型城市暨科技创新大会，对建设国家创新型城市、深化科技创新进行部署，主持会议的是佛山市市长朱伟。 对虚拟数据的研究，与城市经济的真实发展，在佛山率先出现了相互对照的效应； 二、研究城市经济的数据公司 启信宝是一家AI商业信息查询公司，收录 1.8 亿家企业和组织机构的实时数据，包含企业工商、司法、行政处罚、知识产权等 743 个维度企业信息，数据总量接近 600 亿条数据，目前也是主流财经媒体常用的数据查询工具。
然而，对于大多数人而言，启信宝似乎只是数据搜索引擎，但是这份产业创新活力地图的面世，却让我们对这家企业有了截然不同的认知。从产业创新活力地图的背后，我们希望弄清楚，中国大数据企业到底是怎么进化的？（启信宝与第一财经新一线城市研究所共同发布的《中国城市创新活力地图》部分内容） 三、大数据公司进化论 世界公认的大数据起源是源于2009年美国。
5年后，中国首次在官方文件当中出现了大数据的概念。从2014年至今，中国已拥有22家大数据上市公司。 《全球科技通史》中提到，“人类文明的进化，正是伴随着科技不断赋能，和人类应用科技的智能水平共同双螺旋提升的”。 实际上，中国的大数据产业同样有着类似的现象。当中国的数据量积累正从量变引发质变的时候，中国的大数据公司们也正在应用智能在推动着大数据产业的进化历程。
过去：从大数据的石器时代到青铜时代。 在大数据发展的早期，数据只是经济生活中的原始材料（数据原料）。数据公司收集和整理数据，或进一步清洗、整理和再加工，这样的数据资源具备的属性更多是粗糙的、一维化的。伴随着数据的积累，大数据企业逐渐从数据化向信息化转型。例如启信宝，能够将信息组织成涵盖企业工商、司法、行政处罚等维度的数据产品。
当数据公司能够从石器中冶炼出金属，意味着数据处理技术已经完成了质的飞跃。 现在：从大数据的青铜时代到工业文明。 模块化的产品能够提供统一范式的服务，但多数数据公司还没有真正引发生产力的变革。但在《中国城市创新活力地图》中，数据公司的深度学习能力开始体现。 由于经营范围与行业分类的不同，启信宝在制作《中国城市创新活力地图》时，面对的是18万家全国高新技术企业的海量数据。
但这些企业的标签如“人工智能”、“基因检测”等等，却根本没有对应的工商经营范围。也就是说，如何对18万家企业进行归类，是考验一家数据公司是否具备从“青铜时代”向“工业文明”转变的一次大考。 两周时间，启信宝在对“新一线城市”和“高新技术企业”等知识结构进行深度理解和学习之后，用数据结果给出了自己的答卷。
（启信宝与第一财经新一线城市研究所共同发布的《中国城市创新活力地图》部分内容） 东莞的新材料、北京的高技术服务、杭州的资源与环境、广州的航空航天，从榜单的布局分布中，几乎能够嗅到扑面而来的投资机会。对于城市管理者、投资人、求职者、财经记者，每一群人，也都能从这份《中国城市创新活力地图》中寻找到属于他们眼中的价值和机会。
未来：从大数据的工业文明到智能革命。 大数据与人工智能从来都是一纸两面，今后的数据公司必然会进化成为人工智能企业。经过十年的发展，大数据已经逐渐成为了一支巨大的产业力量。数据资产已然成为大多数公司最宝贵的业务资产。 如何能够把大数据运用加工成为更为先进的有力武器，启信宝的产业创新活力地图无疑给我们打开了另外的一条思路，“议题 数据”的结合将有可能彻底垫付传统的价值判断模式，而在丰富且有意义的大数据背后，风险与机会并存，投资与发展共生。
怎么看一个开发商的产品是符合刚需定位的？
很多人的答案都不是业内人士写的，所以离题千里。作为一个从业十三年的行业内认识，给大家分享下经验。是不是刚需，只看楼盘的套均总价是不是低于城市的套均总价严格来说，只需要看一个指标，就是看一个楼盘的套均总价（用楼盘的总成交金额除以总成交套数）是不是在这个城市的套均总价之下（用该城市的总成交金额除以总成交套数）。
举个例子，如果一个城市房子平均每套总价是150万，那只要这个楼盘的平均总价低于150万，就可以算是刚需产品。低的越多，说明越刚需。单看均价不一定靠谱，因为均价低面积大，可能也是豪宅以广州为例，从化的均价目前15000左右，远低于广州市28000左右的均价，但从化很多楼盘的每一套的面积都非常大，一套下来300多㎡，那这个时候他的总价就远超一般楼盘的总价了。
你还能说他是刚需楼盘吗？但看面积也不靠谱，因为面积小，但单价高，同样是豪宅还是以广州为例，珠江新城有很多小面积的产品，50㎡不到，但均价要十几万一平米，算下来也要五六百万，怎么会是刚需呢？我是曾英杰，13年地产行业老兵，畅销书《一本书读懂粤港澳大湾区房地产市场》作者，华南城市研究会副会长。欢迎关注我，掌握更多买房和投资技巧。
起始总价涨2亿，万科耗资40亿拿下广州增城200亩旧改“回炉地”, 你怎么看？
此次万科拿下广州增城13.37万平米土地（约200亩），总共花费了40.1亿元，折合楼面地价约10000元/平米。按照业内默认公式，即使“楼面地价*2=保本赚吆喝”，那未来该地块所建的项目均价妥妥的有20000元/平米，而目前该地块周边项目均价约17000-19000元/平米。去年9月，上述地块曾以“一分为三”的形式挂牌，后因故中止出让了，此番挂牌出让属于“回炉重拍”。
根据《2019年广州供地蓝皮书》，该地块是今年增城区计划供应占地面积最大的商住地，而在最近3年，增城区出让的建面超过40万㎡的土地，也只有品秀星图项目的用地。另外，该地块处于两条高速之间，噪音是个大问题；而且，公共交通也挺欠缺的，未来也没有地铁规划经过地块西侧的新新大道。最最最重要的是，周边生活配套匮乏，欠缺大型商场。
即使出让文件要求：竞得人需配建18班幼儿园、24班小学、体育运动场馆等公共服务设施，在建成验收合格后移交给增城区政府指定部门，但最起码开始几年地块周边配套等有点恼火。可能最值得拿来说道的是，对于刚需购房者而言，该地块所处区域是增城区在售项目中的价格洼地，具备一定的吸引力，只要等得起，也算一个不错的选择？。
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