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随着下半年政策红利的春风，租房市场风起云涌，互联网巨头、开发商和国企纷纷入局，抢滩租赁市场，租房市场也不断升温...



随着下半年政策红利的春风，租房市场风起云涌，互联网巨头、开发商和国企纷纷入局，抢滩租赁市场，租房市场也不断升温。租金不光是身系房东、租客利益，也是衡量租房市场的晴雨表，从本月开始，房东东会每月定期公布部分一二线城市的租金价格，并从不同纬度进行比较，希望给大家起到参考作用。

刚刚经历过“金九银十”，一般来讲，租房行业即将走入年末的淡季，从上海徐汇和杨浦各街道的综合比较可以看出，多数地区10月平均租金价格已经较9月有小幅度下滑。

从9月平均租金价格不难看出，黄浦区高居榜首且比周围地块明显高出一截，处在中环线上的第二梯度的长宁、静安（被并区拖后腿后的新静安区）、普陀、虹口、杨浦价格区别不大，地理位置和地铁交通对租赁的影响是第一位的。

相较9月，10月份上海内环和中环多数区域租金价格小幅度下滑，随着进入年末，相信这种下滑趋势还会继续。

上述租金价格仅供参考

平均租金价格来源：盈家租金预测模型

租金预测服务集合了市场外部数据、消费人群行为分析、实时业务需求和预测算法来了解市场的真正变化和业务的需求租金预测。对于每套房源都会根据大到交通情况、周边设施、房屋年龄、装修程度，小到房屋是否漏水、家电品牌、水电费定价等数百个纬度，结合周边房价大数据和房源本身情况，给到房屋综合评分及租金定价。

《租房黑科技来了，房租到底谁能说了算？》



整个服务依赖的模型最核心的环节在于大数据与机器深度学习的结合。影响租金变化的因素异常纷杂，在建立相对完备的市场数据库、业务数据库，人群行为特征库作为数据分析的基础后，定义业务规则，导入机器学习算法库，主要用线性回归、决策树、xgboost模型对模型进行机器学习训练，而业务实践成为检验模型有效性最有力的准绳。

随着数据的沉淀，房东东接下来会给大家呈现更多租金数据，让每月实时的数据为业务提供有效指导。





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