主题：推荐一个 好用的住房点评！！！

自己创业做的房地产网站，请北京上海的朋友看过来

大家好，我们是一个创业的团队，团队的核心技术是源于美国普林斯顿大学做的房地产分析，我们与那的教授们一起合作，分析了北京和上海的房地产市场，从历史交易推导出购房者对各个小区的“评价”，对这两个城市的上万个住宅楼，从地点、楼宇和 三个角度给出了购房者的评价，以评分的方式呈现，实现让用户对 住宅楼之间进行相互比较，选择最好的家园。地点分代表十分钟生活圈的好坏，楼宇分代表住宅所在楼宇的设施情况， 分代表小区 的公立 的质量。 

我们的想法是，租房或者买房的朋友，都可以根据这些分数，来筛选自己的住所，虽然目前我们网站上线的是买房部分，但是租房的朋友也可以根据地点和楼宇，来判断自己看中的小区的情况。同时，我们还研发了通勤时间搜索，也就是你只要设定自己的目的地，通勤时间，我们就能给出 满足需求的小区和他们的分数情况。

有兴趣的朋友请使用一下我们的网站，我们的网站还在不断完善中，在大家使用的同时，也欢迎给出宝贵意见和建议。谢谢！

我们的网站：

北京 bj.habbily.com

上海 sh.habbily.com

纽约 us.habbily.com

     手机 m.habbily.com

房地产交易税费计算复杂， 权是否满五，是否唯一住房，需要不同情况区别分析，同时还要依序政策规定的最新费率计算。

除了点评，嗨比邻专门研发了一款二手房税费计算器，希望能为用户提供最准确的计算工具。还能分析每增加十万贷款产生的税费，提供选择贷款数目的建议。

http://m.habbily.com/tax_calculator.php

为什么我们需要住宅点评？

首先，传统房地产网站虽然有房源，却无法知道一个小区或者住宅是不是真的好，没有客观评价体系。嗨比邻评分体系覆盖广，标准统一，可以真正实现住宅之间的相互比较，选择最优的住所。

其次，传统搜索基于的前提是购房者必须十分清楚想选择的区域；而嗨比邻可以智能的告诉搜索者，如果你认为a区域好，其实你不知道的b、c等其他区域都是符合你需要的：地点分类似，楼宇和 分差不多，同时通勤时间可控。

再次，嗨比邻提供的评价也比传统搜索更加客观真实，因为是基于每个小区过去成交的情况、挂牌的情况推导出的分数，代表的是市场上买家们对各自小区的看法；传统搜索出来的东西，中介可能出于自身利益，不会完全告诉未来买家小区的真实情况。

来说一下故事好了，讲一下我们的草创想法。

其实我们前期的 思想，源自于BradPitt的电影Moneyball。片中叙述男主角如何运用统计方法，改变美国传统评估棒球员的方式。从原本靠球探直觉的判断，逐渐用统计数据来说话，进而打造高贵不贵的胜利球队。

其实这种数据派分析，不只在棒球，同样也在篮球、美足各个领域造成影响。例如常被大家用高标准批评的Lebron，他的PER值为30，领先 现役球员(就别再批评小皇帝了)。

其实统计方法就是为了避免人的主观判断造成错误，而在买房这种对大部份人资产都是大数目的 ，更需要统计方法帮忙。

传统的找房方法，通常只能靠大型网站做传统的删选式搜寻、中介介绍一个小小的区域，或是朋友的口耳相传。例如，我想要在上海徐汇找房，问大家有什么推荐，朋友就会七嘴八舌，我推荐A小区、我赞成B小区，但是通常让买房者很难在同一个标准下比较。通常的结果就是，这问题太难了，我就极端限缩我的选择圈，两三个小区挑一个就好了(其实跟自暴自弃没什么两样)。

所以，如前篇所述，我们花了很多时间蒐集房价、收入、 、交通、绿化等数据，用统计方法将每个城市裡面的小区放在同一个标准下比较。这些数据只要花时间，大家都可以拿得到。我们的 是团队有许多 的统计、经济学家，因此对于处理数据、分析数据、呈现数据有多年的经验。

这大概是我们最开始第一年所做的工作。

这是早期在团队内流传的一张照片，主要是觉得我们人类已经那麽进步，但是找房子方法却仍然像是山顶洞人一样的囧。。。

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http://m.habbily.com

出门到了不熟悉的区段，或是看到中意的小区，可以随手查询看看点评分数。跟朋友聚会聊到房事，这也是个好帮手。當然也可以作电脑版上的搜寻。

谢谢大家支持，我们网站开通了点评功能。希望大家踊跃留言！

谢谢大家支持！

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出门到了不熟悉的区段，或是看到中意的小区，可以随手查询看看点评分数。跟朋友聚会聊到房事，这也是个好帮手。當然也可以作电脑版上的搜寻。

谢谢大家支持！！！我们网站新推出点评功能，希望大家踊跃留言！