1，恭喜万科前10个月越过2000亿，而且单就一个深圳万科城市公司就在10月20日左右就突破200亿，一个城市公司业绩已经相当于百强33强了，超过大部分集团化房企。这也一定程度说明房地产地段论、城市论依旧很重要。

2，前10月销售额中，前10强的门槛已经高达500亿元。

3，前10月千亿房企已经突破6家，整年而言，2015年预计突破7到8家。

来源：亿翰智库

2015年1-10月中国典型房企销售额

2015年1-10月中国典型房企销售面积TOP130

　　榜单简析

门槛1-10月典型企业销售金额榜单中，TOP10门槛为500亿元，TOP20门槛240亿元，TOP50门槛达140亿元，100强门槛升至70亿元。

1-10月典型企业销售面积榜单中，TOP10门槛为440万平米，TOP20门槛230万平米，TOP50门槛120万平米，TOP100门槛达50万平米。

　　标杆万科成功突破2000亿元

万科10月份业绩预计达206亿，与2014年同期的221亿元相比下降约7%，但总金额仍位居榜首，领先绿地集团约400亿元。

　　千亿房企近7家，千万排名企业有5家

2015年1-10月销售金额榜单中，万科、绿地、恒大、保利、中海、万达以及碧桂园7家房企（专题阅读）的销售业绩均在1-10月份达到千亿元。

2015年1-10月销售面积榜单中，恒大、万科、碧桂园、绿地以及万达5家企业1-10月的销售面积均超过1000万平米。

　完成率

金九银十过后，企业销售业绩明显增加，1-10月，20家典型企业中有25家（含万科）完成全年业绩目标的70%。其中保利置业、恒大、龙光以及华润4家企业全年业绩完成率超过90%，表现较好。

　　图：2015年1-10月30家典型房企全年销售目标完成情况（亿元）

在听Gartner的分析师Doug Laney用55分钟讲述55个大数据应用案例之前，你可能对于大数据是否落地还心存疑虑。Laney的演讲如同莎士比亚的全集一样，不过可能“缺乏娱乐性而更具信息量”（也许对于技术人员来说是这样的）。这个演讲是对大数据3v特性的全面阐释：variety（类型）、velocity（产生速度）和volume（规模）。术语的发明者就是用这种方式来描述大数据的 – 可以追溯到2001年。

这55个例子不是用来虚张声势，Laney的意图是说明大数据的实际应用前景，听众们应该思考如何在自己公司里让大数据落地并促进业务的发展。“也许有些例子并非来自于你当前所处的行业，但是你需要考虑如何做到他山之石可以攻玉。”Laney表示。

下面是其中的10个典型案例：

1. 梅西百货的实时定价机制。根据需求和库存的情况，该公司基于SAS的系统对多达7300万种货品进行实时调价。

2. Tipp24 AG针对欧洲博彩业构建的下注和预测平台。该公司用KXEN软件来分析数十亿计的交易以及客户的特性，然后通过预测模型对特定用户进行动态的营销活动。这项举措减少了90%的预测模型构建时间。SAP公司正在试图收购KXEN。“SAP想通过这次收购来扭转其长久以来在预测分析方面的劣势。”Laney分析到。

3. 沃尔玛的搜索。这家零售业寡头为其网站Walmart.com自行设计了最新的搜索引擎Polaris，利用语义数据进行文本分析、机器学习和同义词挖掘等。根据沃尔玛的说法，语义搜索技术的运用使得在线购物的完成率提升了10%到15%。“对沃尔玛来说，这就意味着数十亿美元的金额。”Laney说。

4. 快餐业的视频分析（Laney没有说出这家公司的名字）。该公司通过视频分析等候队列的长度，然后自动变化电子菜单显示的内容。如果队列较长，则显示可以快速供给的食物;如果队列较短，则显示那些利润较高但准备时间相对长的食品。

5. Morton牛排店的品牌认知。当一位顾客开玩笑地通过推特向这家位于芝加哥的牛排连锁店订餐送到纽约Newark机场（他将在一天工作之后抵达该处）时，Morton就开始了自己的社交秀。首先，分析推特数据，发现该顾客是本店的常客，也是推特的常用者。根据客户以往的订单，推测出其所乘的航班，然后派出一位身着燕尾服的侍者为客户提供晚餐。也许，这听起来过于离奇，但是你必须审视自己：“我是否有能力做到这个程度？”Laney说。

6. PredPol Inc.。PredPol公司通过与洛杉矶和圣克鲁斯的警方以及一群研究人员合作，基于地震预测算法的变体和犯罪数据来预测犯罪发生的几率，可以精确到500平方英尺的范围内。在洛杉矶运用该算法的地区，盗窃罪和暴力犯罪分布下降了33%和21%。

7. Tesco PLC（特易购）和运营效率。这家超市连锁在其数据仓库中收集了700万部冰箱的数据。通过对这些数据的分析，进行更全面的监控并进行主动的维修以降低整体能耗。

8. American Express（美国运通，AmEx）和商业智能。以往，AmEx只能实现事后诸葛式的报告和滞后的预测。“传统的BI已经无法满足业务发展的需要。”Laney认为。于是，AmEx开始构建真正能够预测忠诚度的模型，基于历史交易数据，用115个变量来进行分析预测。该公司表示，对于澳大利亚将于之后四个月中流失的客户，已经能够识别出其中的24%。

9. Express Scripts Holding Co.的产品制造。该公司发现那些需要服药的人常常也是最可能忘记服药的人。因此，他们开发了一个新产品：会响铃的药品盖和自动的电话呼叫，以此提醒患者按时服药。

10. Infinity Property & Casualty Corp.的黑暗数据（dark data）。Laney对于黑暗数据的定义是，那些针对单一目标而收集的数据，通常用过之后就被归档闲置，其真正价值未能被充分挖掘。在特定情况下，这些数据可以用作其他用途。该公司用累积的理赔师报告来分析欺诈案例，通过算法挽回了1200万美元的代位追偿金额。