行业数据分析：上海存量房市场研究与租金测算
行业数据模型：GWR+XGBoost混合租金预测模型 租金评估与投资收益测算 —— 基于上海存量房数据的精准定价方案
合业智投基于多源异构数据构建上海存量房市场分析底座：通过分布式爬虫与官方 API 接口，采集上海区域存量房交易、租赁、区位配套等多维度数据；经特征工程与结构化清洗后，存入 PostgreSQL 与时序数据库，形成动态更新的上海房产市场数据中台，为房东托管、资产配置、中介合作等业务全流程提供高时效性的数据支撑。
在此基础上，我们构建三大核心行业数据分析模块：一是基于 XGBoost 与地理加权回归（GWR）的租金评估模型，通过数十维特征拟合，精准测算上海存量房的租赁价值与投资回报；二是基于向量检索的资金－房源智能匹配引擎，实现投资人与待装修房源的高效对接；三是全流程风控系统，通过机器学习对资金流向、施工节点、租赁履约进行实时监测与异常预警，保障业务闭环安全。后续将上线线上测算工具，支持用户一键获取租金评估与收益测算报告。
技术架构说明：合业智投采用「数据采集层→数据处理层→算法模型层→业务应用层→风控保障层」的五层递进式架构，各模块通过标准化接口实现数据流转与协同工作。图中展示的即为该架构的核心逻辑示意图，清晰呈现了从原始数据到业务服务的完整技术链路，确保存量房租赁业务的每一个环节都有科学、稳定的技术支撑。
XGBoost 梯度提升树模型
处理 “房源自身属性” 和 “非线性关系” 的核心算法。
- 房屋基础属性（面积、户型、装修等）；
- 市场时序特征（小区均价、供需比等）；
- 以及 GWR 输出的「区位基准租金」作为一个重要特征。
- 是第 个房源的地理坐标（经纬度）；
- 是随位置变化的回归系数；
- 是第 个自变量（如到地铁的距离）；
- 是预测租金。