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分类: 数据与分析无需 API Key

广州办公室租金

商业写字楼市场数据调研与报告生成。当用户需要调研某个城市或区域的写字楼或办公园区市场数据,或要求生成写字楼市场分析报告时使用此技能。触发词:写字楼市场、办公园区、租金调研、楼宇经济、办公楼市场报告、商业地产数据。This

person作者: user_326e3d8ehubcommunity

商业写字楼市场数据调研与报告生成

Purpose

从公开渠道调研指定城市/区域的写字楼和办公园区市场数据,生成结构化 HTML 报告, 附带严格量化的质量复盘报告。适用于选址分析、市场调研、投资决策等场景。

When to Use

  • 用户询问某城市/区域的写字楼市场数据
  • 用户需要对比多个区域的写字楼租金、空置率、政策
  • 用户要求生成商业地产市场分析报告
  • 触发词:写字楼调研、办公园区、租金对比、楼宇经济、市场报告

Workflow

Phase 1: 需求确认

从用户输入中提取以下参数(缺失时主动询问):

| 参数 | 说明 | 示例 | |------|------|------| | 城市 | 目标城市 | 广州、深圳、上海 | | 区域列表 | 需要调研的区/子市场 | 天河区、南山区、浦东新区 | | 数据维度 | 需要的数据项 | 总面积、栋数、租金、管理费、空置率、补贴政策 | | 粒度 | 是否需要街道/楼宇级明细 | 区级 / 街道+具体楼宇 |

Phase 2: 数据采集

按以下优先级和来源搜索数据:

第一优先级 — 权威行业报告:

  • 仲量联行 (JLL) 季度/年度市场回顾
  • 世邦魏理仕 (CBRE) 市场报告
  • 第一太平戴维斯 (Savills) 市场报告
  • 高力国际 (Colliers) 市场报告
  • 戴德梁行 (Cushman & Wakefield) 报告
  • 莱坊 (Knight Frank) 市场报告

搜索关键词模板:

[城市] [年份] 写字楼 [区域列表] 存量 租金 空置率 报告 JLL CBRE Savills

第二优先级 — 租赁平台实测数据(用于具体楼宇价格):

  • 贝壳找房 (ke.com)
  • 安居客 (anjuke.com)
  • 58同城 (58.com)
  • 房天下 (fang.com)
  • 中原地产 (centanet.com)
  • 咚咚租 (dongdongzu.com)

搜索关键词模板:

[城市] [区域] [街道/商圈] 写字楼 租金 均价 元/㎡ 2026

第三优先级 — 政策数据:

  • 省/市/区人民政府门户网站
  • 发改委/工信局/商务局官网
  • 产业园区/孵化器官方招商页面
  • OPC/科创/总部经济政策导航平台

搜索关键词模板:

[城市] [区域] 企业入驻 租金补贴 办公用房补贴 总部经济 OPC 政策 [年份]

第四优先级 — 楼宇统计数据:

  • 城市楼宇经济促进会年度报告
  • 住建局/统计局公开数据
  • 前瞻产业园区库等第三方平台

Phase 3: 报告生成

使用 assets/report-template.html 作为模板生成报告。模板结构:

  1. Header: 标题 + 数据截止日期 + 版本号
  2. 全市总览卡片: 总栋数、总存量、全市空置率、平均租金、新增供应
  3. 各区详细数据: 每个区域一张卡片,包含:
    • 数据网格(栋数、存量、租金、管理费、空置率等)
    • 子市场细分表格(如适用)
    • 街道详情(可选,V2+粒度):每个街道含中位数卡片 + 最高/最低单价楼宇
    • 政府补贴政策列表
  4. 跨区对比总表
  5. 街道与楼宇汇总表(如适用)
  6. 政策汇总
  7. 数据来源与免责声明

数据呈现规则:

  • 所有估算数据必须标注"估算"并说明推算方法
  • 楼宇挂牌价必须标注数据来源和更新时间
  • 明确指出挂牌价与成交价的差异(成交价通常低10-25%)
  • 使用色标区分租金高低:红=高、橙=中、绿=低

Phase 4: 质量复盘

同步生成质量复盘报告,使用 assets/review-template.html 作为模板。

评分标准(5维度,数据准确性权重40%):

  • 数据完整性 (15%): 是否覆盖所有要求的数据维度
  • 数据准确性 (40%): 来源是否可信、估算比例、实测vs推算
  • 数据时效性 (15%): 是否使用最新可获取数据
  • 报告可读性 (15%): 结构清晰度、表格化程度、色标使用
  • 实用性 (15%): 对比表、政策汇总、选址参考价值

严格评分规则:

  • 不得凭感觉给分,必须逐项检查,每个问题计入扣分
  • P0问题(核心数据缺失或来源不可信)每个-0.5以上
  • P1问题(数据区间较大、来源口径不一)每个-0.2到-0.5
  • P2问题(次要数据缺失、可读性问题)每个-0.1到-0.2
  • 0个P0才能到9分以上

复盘报告结构:

  1. 综合评分 + 各维度分项 + 与历史版本对比(如有)
  2. 逐项问题清单(P0/P1/P2分级)
  3. 做得好的部分
  4. 改进建议

Phase 5: 迭代

当用户反馈数据不准确或需要更高精度时:

  • V1 → V2: 增加街道和楼宇级数据
  • V2 → V3: 爬取平台实测挂牌价替代估算、修正街道选择、新增中位数
  • V3 → V4: 如需突破9分,需获取实际成交数据或官方统计数据

关键规则

  1. 估算必须显式标注:任何推算、比例换算的数据必须标注"估算"并写清推算逻辑
  2. 来源可追溯:每个数据点尽可能标注来源,楼宇价格必须标注平台和更新时间
  3. 口径差异标注:不同机构(JLL/CBRE/Savills)的统计口径可能不同,混用时需说明
  4. 版本递增:每次报告迭代递增版本号(V1→V2→V3),复盘报告同步更新
  5. 脱敏处理:报告中的公司名称、个人信息、具体案例名称应做脱敏或使用通用描述
  6. 免责声明:报告末尾必须包含数据来源说明和免责条款

HTML 模板使用

生成报告和复盘报告时复制对应模板文件,替换其中的占位内容:

  • {{CITY}} → 城市名称
  • {{DISTRICT_N}} → 第N个区域名称
  • {{DATE}} → 报告日期
  • {{VERSION}} → 版本号
  • 具体数据填入对应的 <div><td>

模板中的 CSS 和结构保持不变,只替换数据内容。