程序員:一羣買房邏輯巨神奇的人

2019-09-13 06:43:48


在房子升級成家家户户的剛需的過程中,買房大軍裏,殺出了一類特殊人羣——碼農,也就是程序員


01

碼農是個很迷的職業,這些不注重外表、有時候會穿夾腳拖上班、三餐幾乎不定時的工作狂,幾乎24小時離不開電腦,不是在寫代碼就是在寫代碼的路上;


但是,在互聯網急速上升、改變着人生每一處的這些年裏,我得承認“360行,行行都離不開碼農”


而且,不得不承認,熬着最多的夜、做着最易脱髮的職業、吃着最不準時的飯的碼農,都是高收入且低消費的善於累計財富的人羣;


《互聯網從業者生活品質報吿》中顯示:互聯網從業者有近半平均年薪達到20萬左右,四成收入介於20-50萬之間,另外有10%的年收入在50萬以上。



可惜,掙了這麼多錢,他們即不愛逛街也不愛買LV,甚至還被嘲諷説“月薪五萬,竟然過得不如流浪漢”?

那麼,他們到底都把錢花哪兒了?


果不其然,外表看似無疑的碼農,拿着大把的鈔票,紛紛投向了房產!




02

最近網上有個段子,是説碼農是如何買房的,具體操作如下:


第一步:

電腦打開,先做個爬蟲軟件,把主要地產信息抓取下來,比如哪裏是學區、哪裏是高科技人才聚集地、哪裏地鐵線路最豐富、哪裏未來升值潛力最大等;


第二


然後分類做成各種不同的Excel表格,利用各種數據模型對比分析...(大概是長下面這個樣子的:)



第三步:

經過多角度的最終對比後,最終選定最好的區域,再列個該區域中所有樓盤列表,最後再找中介推薦相關房源...


第四步:

坐等房價翻番...賣房,創業!


而這位神奇的碼農,就是下面這位:



emmm...


就這位技術流的買房步驟可以看出,雖然“買房少不了女人的衝動和購物慾的支撐”,但是,碼農的技術和理性,讓衝動多了一些穩定的加持,愛購物的女人加上善於數據分析的碼農,效果就是:能買“準”。


畢竟,在買房這種大開銷的事情上,大概率是需要理性導向的;因為比起分析什麼主投比、租售比之類的,用大數據分析出哪裏最有可能漲,才有意義。



03

當然,技術流也不是無所不能的!特別是在這幾年,各種限價政策頻頻出台後,類似這樣純炫技的買房成功案例...日趨減少;


但是,碼農還可以走別的路子啊!


比如説:外地來京工作,最後被高房價逼到了杭州的——碼農小李,就靠着自己建立的知識庫,不僅一年就升級做了房主,而且還被萬人追捧,成了杭州置業網紅。


碼農小李的買房路大概是這個樣子的:


第一步:

上網蒐集資料,並且蒐集下來的資料都做了分類


第二

建立個知識庫,把分類好的資料按照不同的屬性填充進去(比如杭州板塊,交通、學區等)



第三

根據自己的知識庫裏的內容,來選取最合適的房子


第四步:

籤合同、交錢、搬家!


後來小李把自己的全部買房步驟加上自己的知識庫,都更新到了某個程序員網站之後...火了!


github上的《杭州購房寶典》項目截圖


作為普通人,我買房的一大感受就是:耳邊總是充斥着各種各樣的聲音,老媽説那兒好、老婆説這兒好、朋友又説別的地方更好...欲哭無淚


而這個時候,我就很羨慕小李...畢竟一堆混亂當中,小李是有着一顆理智的頭腦且自帶知識庫的碼農啊!


所以,不要説理科男太理智不好,買房一團亂的時候,你就曉得理智的珍貴了!



04

除了買房的套路和普通人有那麼一些不同之外...碼農買房的訴求,也顯得有些特別;


據調查,碼農普遍關心“如何縮短上班路程時間”,所以在他們的眼裏沒有絕對的市區,離公司近就是市區;畢竟月入過萬的碼農,分分鐘都是赤裸裸的人民幣!


而且,如果你見過朝九晚九每週工作六天的碼農,我想,你應該也不忍心再讓他們頂着月光每天在漫長的回家路上消耗更多時光了吧...


省時這件事,也處處體現在了碼農小林夫婦的買房過程中


小林夫婦的超快買房步驟如下:


第一步:

週六、週日,看房


第二步:

週日當天,下定金,籤合同。


emmmm...


不得不佩服小林的買房速度...兩天...兩天!


後來聊起才知道,夫妻倆工作實在是太忙了...所以買房的時候,就就着“離公司近,價格適中”這倆要求來


最終反正可選範圍也不大,挑了一處倆人都看着順眼的,開盤當天去了立馬就拿下了!


後來他們公司附近的產業園裏,碼農越來越多,需求大了自然房價也有所飆升...要是再問起這倆人是否後悔買房的時候沒再多看看,倆人異口同聲“不後悔”!


也是,有碼農的地方就有需求,跟着大軍快準狠的買房,哪有後悔的?


和小林一樣,碼農在買房的時候,不像普通人那麼墨跡,他們一看房價、二看交通、三看配套、環境和物業、最後才看裝修和户型...至於其他嘛,不重要!


數據來自100offer


所以我覺得,買房的時候,像碼農一樣,範圍圈的小一點,不失為一件更利於選擇的好事。



05

説了那麼多,還是要承認,類似張一鳴這樣自帶牛逼效果的技術流碼農,其實只佔了全部碼農的9%;再扣除像小李這樣會參考其他人買房經驗的16%的碼農,以及另外22%高富帥之外,還有70%,在買房的時候,也和普通人一般無二!


數據來自100offer

比如我司同事Ice,她老公是某遊戲公司碼農,年入也就...7位數吧...但是他在買房的時候,實打實深深體現着“務實”兩個字!


因為...他就兩個問題:


問題一:

小孩上學方不方便?


問題二:

我老婆喜不喜歡?


和大多數碼農一樣,作為高收入低消費人羣,他的精力以及收入除了給老婆買買買之外,就是照顧孩子所需的一切了;而孩子的學校會有變動,老婆的工作地也會隨着公司的變動而變動,所以在夫妻倆買房時,只要滿足這兩個問題,基本他們就現場拿下了!


雖然聽上去有些膩歪,但是不得不説,Ice的選房眼光,簡直了!基本上是一買一個準!


所以啦,作為剩餘的70%的碼農中的一位,你可以不瞭解樓市不善於爬蟲軟件、也可以不瞭解城市寫不了置業寶典;但是,一定要會一件事,就是——萬事聽老婆的!(特別是如果你老婆是房產公司的員工,那就更不要猶豫了!



06

最後,説了那麼多,並不是想要吹捧牛逼的碼農,也不是想要為一心撲在工作上沒有太多時間陪伴身邊人的碼農伸冤;


只是想要從買房這個特定角度,來分析分析,與眾不同且有着極大優越性的碼農,到底是為什麼,可以坐在家裏就買到好房,或者是為什麼可以在很短的時間內就快速瞭解一個區域的樓市信息;


其實看下來,不外乎是因為他們職業特有的技術原因正好匹配到了依賴大數據的房地產行業;而且他們對細節的關注度,也決定了他們會做更多的研究,比如房地產網上的新房以及二手房的可售套數,基本可以瞭解市場供給情況;



另外,每日簽約情況也可以很直觀反應出目前樓市冷暖;(温馨提示:碼農對於這些數據,可是每日追蹤的!以便於以月為單位,來觀察樓市走向)


而房價的具體走勢,從近看是買房的人多了人少了,從遠來看,除了政策調控之外,更多的是一種大數據的分析,是整個房產市場冷暖以及供應量變化的直觀反應


此外,碼農對數據的敏感度,也是他們的優勢之一~


所以,好好珍惜身邊的碼農吧!説不定就是個買房達人呢!


以上為正文,來自海藻


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