2025年最佳房地产数据提供商：您的终极指南

Ethan Brown

Advanced Bot Mitigation Engineer

09-Sep-2025

主要要点

房地产市场依赖于准确、及时的数据。
选择合适的数据提供商对于做出明智决策至关重要。
本指南重点介绍2025年十大房地产数据供应商。
解决方案涵盖商业、住宅和租赁市场。
Scrapeless为定制数据提取提供强大的替代方案。

介绍

房地产市场是一个动态复杂的生态系统，越来越依赖强大的数据来进行明智的决策。本文作为您2025年最佳房地产数据供应商的权威指南。我们深入探讨了领先的平台，这些平台赋予专业人士洞察力，以应对市场趋势、识别机会和减轻风险。我们的分析涵盖了一系列解决方案，确保您找到满足独特数据需求的完美选择。选择合适的数据合作伙伴可以显著增强您的战略能力并推动成功。

理解房地产数据提供商

房地产数据提供商向企业和专业人士提供与房地产相关的数据。这些数据来源于多种渠道，包括公共记录、政府机构、房地产清单和专有数据库。提供的信息包括物业销售、评估和所有权详细信息。专业人士利用这些数据就收购、投资和战略举措做出明智决策。房地产数据对于代理商、经纪人和专家而言是无价的。

在选择提供商时，请考虑特性、数据类型、覆盖范围、来源、格式、交付、合规、用户评论、免费数据和定价。这些因素指导您选择最佳房地产数据供应商。

2025年十大房地产数据供应商

1. ATTOM数据解决方案

ATTOM数据解决方案是美国综合房地产数据的领先提供商，包括所有权、抵押、止赎和评估详细信息。它是进行深入分析的最佳房地产数据供应商之一。

关键特性：

广泛的数据属性：详细的物业特征及历史数据。
API访问：与现有系统的无缝集成。

应用场景：

投资公司：利用批量数据识别被低估的物业。
房地产科技初创公司：通过API为物业分析工具提供实时数据。

代码操作步骤（示例 - 使用requests库的Python API）：

python Copy

import requests

api_key = "YOUR_ATTOM_API_KEY"
base_url = "https://api.attomdata.com/property/v2/"
address = "123 Main St, Anytown, USA"

headers = {
    "apikey": api_key,
    "Accept": "application/json"
}

params = {
    "address": address
}

try:
    response = requests.get(base_url + "detail", headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API请求失败: {e}")

这段代码演示了对ATTOM的一个概念性API调用。这也是ATTOM成为最佳房地产数据供应商的一个关键原因。

2. CoreLogic

CoreLogic是住宅和商业房地产数据、分析和解决方案的行业领导者，以数据完整性和风险评估工具而闻名。CoreLogic始终位居最佳房地产数据供应商之列。

关键特性：

物业记录：详细的所有权、税务和交易历史。
风险评估：评估物业和市场风险的工具。

应用场景：

抵押贷款机构：评估贷款申请并管理投资组合风险。
开发商：利用市场指数定位新项目的优质地点。

代码操作步骤（概念性 - API集成）：

python Copy

import requests

client_id = "YOUR_CORELOGIC_CLIENT_ID"
client_secret = "YOUR_CORELOGIC_CLIENT_SECRET"
token_url = "https://api.corelogic.com/oauth/token"
data_url = "https://api.corelogic.com/property/v1/"

token_payload = {
    "grant_type": "client_credentials",
    "client_id": client_id,
    "client_secret": client_secret
}
token_response = requests.post(token_url, data=token_payload)
access_token = token_response.json().get("access_token")

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {access_token}",
    "Accept": "application/json"
}

params = {
    "parcel_id": "123456789"
}

try:
    response = requests.get(data_url + "parcel_details", headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API请求失败: {e}")

这段概念性Python代码说明了与CoreLogic API的互动。他们强大的数据巩固了他们在最佳房地产数据供应商中的地位。

3. CoStar

CoStar是商业房地产信息、分析和在线市场的无可争议的领导者。它提供了覆盖全球销售、租赁和市场趋势的广泛数据库。CoStar始终被认为是最佳房地产数据提供商之一，专注于商业物业。

主要特点：

综合数据库：最广泛的商业物业数据库。
市场研究：用于深入市场分析的卓越工具。

使用案例/应用场景：

经纪：找到物业估值所需的可比销售和租赁数据。
投资者：分析大规模物业收购的市场趋势。

代码操作步骤（概念性 - API集成）：

python Copy

import requests

api_endpoint = "https://api.costar.com/v1/property_data"
api_key = "YOUR_COSTAR_API_KEY"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Accept": "application/json"
}

params = {
    "property_id": "COSTAR_PROPERTY_ID_XYZ"
}

try:
    response = requests.get(api_endpoint, headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API请求失败: {e}")

这段概念性Python代码演示了CoStar API的交互。CoStar强大的数据使其在商业房地产中不可或缺，巩固了它在最佳房地产数据提供商中的地位。

4. Reonomy

Reonomy专注于商业房地产数据，利用AI驱动的分析提供预测见解。它提供物业和所有权数据、交易历史和财务细节。Reonomy是最佳房地产数据提供商中的最佳选择之一。

主要特点：

AI工具：用于交易识别的预测分析。
搜索过滤器：拥有200多个过滤器的精细搜索。

使用案例/应用场景：

投资基金：利用预测分析发现市场外机会。
商业经纪：锁定潜在上市的物业所有者。

代码操作步骤（概念性 - API集成）：

python Copy

import requests

api_key = "YOUR_REONOMY_API_KEY"
base_url = "https://api.reonomy.com/v2/"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Accept": "application/json"
}

params = {
    "address": "456 Business Ave, Metropolis"
}

try:
    response = requests.get(base_url + "properties", headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API请求失败: {e}")

这段Python示例展示了Reonomy API的交互。其对预测分析的专注使其成为最佳房地产数据提供商之一。

5. Zillow数据市场

Zillow数据市场提供有关美国住宅物业估值、租赁趋势和市场动态的广泛数据集。它因其Zestimate算法而受到认可。Zillow数据市场是最佳房地产数据提供商中住宅见解的重要参与者。

主要特点：

超本地数据：细致到社区级别的数据。
高级分析：用于物业估值和趋势预测的Zestimate。

使用案例/应用场景：

房地产经纪人：提供准确的物业估值和市场见解。
科技初创公司：利用租赁趋势数据开发租赁分析工具。

代码操作步骤（概念性 - Zillow API）：

python Copy

import requests

zws_id = "YOUR_ZILLOW_ZWSID"
api_url = f"http://www.zillow.com/webservice/GetDeepSearchResults.htm?zws-id={zws_id}&address=2118+Bigelow+Ave&city=Seattle&state=WA&zip=98109"

try:
    response = requests.get(api_url)
    response.raise_for_status()
    print(response.text)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API请求失败: {e}")

这段概念性Python代码展示了Zillow API的访问。Zillow仍然是住宅物业见解的重要资源，巩固了其在最佳房地产数据提供商中的地位。

6. PropStream

PropStream是一个为房地产专业人士提供多功能平台，提供快速可靠的数据以便进行潜在客户生成和交易分析。它提供物业细节、止赎记录和社区数据。PropStream是投资机会的最佳房地产数据提供商之一。

主要特点：

潜在客户生成：用于识别受损物业和缺席业主的工具。
止赎数据：关于预止赎和拍卖的深入信息。

使用案例/应用场景：

批发商：识别受损物业进行市场外交易。
翻修投资者：使用社区数据和比较物业估算利润。

代码操作步骤（概念性 - PropStream API）：

python Copy

import requests

api_key = "YOUR_PROPSTREAM_API_KEY"
base_url = "https://api.propstream.com/v1/"

python Copy

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Accept": "application/json"
}

params = {
    "county": "洛杉矶",
    "property_type": "单户住宅",
    "foreclosure_status": "预止赎"
}

try:
    response = requests.get(base_url + "properties/search", headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API请求失败: {e}")

这段概念性的Python代码展示了PropStream API查询。它对投资者的可行数据的关注使其在最佳房地产数据提供商中脱颖而出。

7. Datarade

Datarade是一个综合数据市场，连接用户与各种数据提供商。它提供来自多个来源的多样化房地产信息。Datarade在发现专业数据集方面是最佳房地产数据提供商中的一个独特选择。

关键特性：

多样化提供商：访问大量小众房地产数据集。
数据样本：在购买前预览数据质量。

应用场景：

数据分析师：发现和比较小众房地产数据集。
研究机构：获取特定的人口统计和物业估值数据。

代码操作步骤（概念性 - Datarade API/平台交互）：

python Copy

import requests

xyz_api_key = "您的_XYZ_DATA_API_KEY"
xyz_api_url = "https://api.xyzdata.com/realestate/"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {xyz_api_key}",
    "Accept": "application/json"
}

params = {
    "city": "迈阿密",
    "property_type": "公寓"
}

try:
    response = requests.get(xyz_api_url + "listings", headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API请求失败: {e}")

这段概念性的Python代码演示了与通过Datarade找到的数据提供商的交互。Datarade作为促进者的角色使其在找到最佳房地产数据提供商方面不可或缺。

8. Mashvisor

Mashvisor专注于短期租赁投资，提供关于Airbnb和传统租赁物业的见解。它提供现金回报率和入住率等关键指标。Mashvisor对专注于租赁市场的投资者来说是必不可少的，使其在最佳房地产数据提供商中稳固了地位。

关键特性：

租赁重点：分析租赁物业表现的工具和数据。
用户友好：直观的仪表板和投资计算器。

应用场景：

个人投资者：识别盈利的Airbnb物业。
物业管理者：优化租金定价和入住率。

代码操作步骤（概念性 - Mashvisor API）：

python Copy

import requests

api_key = "您的_MASHVISOR_API_KEY"
base_url = "https://api.mashvisor.com/v1/"

headers = {
    "x-api-key": api_key,
    "Accept": "application/json"
}

params = {
    "state": "佛罗里达州",
    "city": "奥兰多",
    "property_type": "单户住宅"
}

try:
    response = requests.get(base_url + "properties", headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API请求失败: {e}")

这个Python示例演示了对Mashvisor API的访问。它的专业化焦点使其成为最佳房地产数据提供商中的出租投资之一。

9. Cherre

Cherre是一个房地产数据平台，以将不同的数据集整合为一个统一的视图而闻名。它非常适合企业级用户和复杂的数据集。Cherre先进的集成能力使其成为最佳房地产数据提供商之一，适用于全面的数据管理。

关键特性：

数据集成：整合来自各种来源的数据。
可扩展解决方案：为成长型企业处理大量数据。

应用场景：

私募股权公司：整合和分析数据以支持战略决策。
科技公司：合作提供集成数据解决方案给客户。

代码操作步骤（概念性 - Cherre API）：

python Copy

import requests

api_key = "您的_CHERRE_API_KEY"
base_url = "https://api.cherre.com/v1/"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_key}",
    "Accept": "application/json"
}

query = {
    "data_source": "市场趋势",
    "region": "纽约市"
}

try:
    response = requests.post(base_url + "query", json=query, headers=headers)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API请求失败: {e}")

这段概念性的Python代码展示了Cherre API交互。其在数据集成方面的优势使其成为一个有价值的资产，巩固了其在最佳房地产数据提供商中的地位。

10. Bright Data

Bright Data提供网络抓取工具、数据获取服务和广泛的数据集市场。它提供预构建和自定义的房地产数据集，使其成为最佳房地产数据提供商中的多功能选择。

主要特点：

精确数据：通过严格验证确保高数据质量。
自定义数据集：量身定制的数据提取服务。

使用案例/应用场景：

分析公司：获取特定物业列表数据用于市场报告。
个人投资者：访问房屋销售价格和物业详情以进行研究。

代码操作步骤（概念性 - Bright Data API 用于数据集）：

python Copy

import requests

api_token = "YOUR_BRIGHTDATA_API_TOKEN"
dataset_id = "REAL_ESTATE_DATASET_ID"
base_url = "https://api.brightdata.com/dca/dataset/"

headers = {
    "Authorization": f"Bearer {api_token}",
    "Accept": "application/json"
}

params = {
    "dataset": dataset_id,
    "limit": 10
}

try:
    response = requests.get(base_url + "data", headers=headers, params=params)
    response.raise_for_status()
    data = response.json()
    print(data)
except requests.exceptions.RequestException as e:
    print(f"API请求失败：{e}")

这个Python示例展示了Bright Data API的交互。它的灵活性和全面的解决方案使其在最佳房地产数据提供商中成为强有力的竞争者。

比较摘要

选择最佳房地产数据提供商取决于您的具体需求。下表总结了顶级提供商的主要特点。

特征 / 提供商	ATTOM Data Solutions	CoreLogic	CoStar	Reonomy	Zillow Data Marketplace	PropStream	Datarade	Mashvisor	Cherre	Bright Data
主要关注	美国物业数据	物业数据与分析	商业房地产	商业房地产	住宅房地产	投资者线索生成	数据市场	租赁投资	数据整合	网络数据与数据集
数据类型	所有权、抵押、止赎、估值	物业记录、风险、市场指数	销售、租赁、列表、趋势	物业、所有权、交易、财务	估值、租赁趋势、市场动态	物业、止赎、社区	各种（通过提供商）	租赁表现、入住率	综合数据集	自定义与预构建数据集
API访问	是	是（企业）	是（自定义）	是	是（限制）	是（企业）	变化（通过提供商）	是	是	是
定价模型	自定义	自定义	自定义	自定义	变化	分层	变化	订阅	自定义	一次性/订阅
免费试用/样本	是	否	否	是	否	是	变化	是	否	是
独特卖点	全面的美国数据	数据完整性与风险	商业房地产领导者	AI预测分析	住宅估值	投资者线索生成关注	数据聚合	租赁细分	数据统一	灵活的网络数据

这个比较突显了每个提供商的多样化优势，强调了他们为何是最佳房地产数据提供商之一。

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结论/行动号召

在快速发展的房地产市场中，获取准确的数据是必要的。2025年的最佳房地产数据提供商提供多样的解决方案，满足各种需求。每个提供商都有独特的优势。选择合适的合作伙伴将赋予您做出更明智决策和获得竞争优势的能力。
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