非住宅空置率数据

通过电力数据构建非住宅空置率模型，可以真实迅速地反映非住宅的空置水平，从而有效解决传统依赖未使用办公面积占比计算空置率的方法所带来的高人力资源消耗和动态监控难题。1.数据清洗：对数据集进行清洗，包括去除异常数据、处理缺失值。
2.算法模型：本模型可以计算每月地市及区县维度的非住宅空置率情况，具体计算逻辑如下：
（1）整体模型构建思路 主要参考传统楼房空置率计算方法（以未使用的办公面积占比作为空置水平），本模型通过电力数据中楼房月平均负荷占楼房满负载容量的比重来反映楼房使用率，那么空置率则可以表示为1-楼房使用率，楼房满负载容量通过楼房合同容量乘以满负载比例计算而得，满负载比例则可以通过基准空置率以及月平均负荷计算出来。因此，只需要通过外部数据获取楼房的基准空置率，结合电力数据即可计算后续每月空置率情况。
（2）模型推导 R=1-(Q/22/8)/（C*(βt+αt)） R：为要计算的非住宅空置率； Q：为该月用电量； C：为该月的合同容量 ；βt+αt：为满负载比例 ；βt在租负载比例：为在租负载比例；αt空置负载比例： αt=（βt*基准空置率）/(1-基准空置率)。
（3）基准空置率：戴德梁行发布的上年度非住宅空置率。
3、数据来源：国网浙江省电力公司营销服务中心作为电力行业核心业务管理部门，有权对电力用户的基础信息、用电行为、计量数据及业务运营信息进行权威采集、整合与处理，并传输至省电力公司数据中台进行产品加工。

搜集汇总

背景与挑战

背景概述

非住宅空置率数据集包含500条记录，每月更新，通过电力数据计算非住宅空置率，用于解决传统空置率计算方法的高成本和动态监控问题。