海量的数据

覆盖全球22多个国家和地区的房产数据，实时监控全美2100万套房源，4亿多数据点。
同时，WeHome拥有超过20年的美国房产市场数据积累。通过监测公开数据并与美国MLS、HouseCanary等专业数据机构合作，获取包括消费形态、交易变化、经济波动等预测性数据，据此建立房产价值评估量化模型，智能优选全美Top10%具有投资潜力的钻石级房源。

精细的粒度

房产投资分析是一个典型的 location zooming in 的过程，即逐步缩小筛选范围的过程。在房产投资者的整个决策过程中，WeHome数据系统可以在数据颗粒度上提供全方位支持。数据颗粒度范围从州、大区、郡县、城市，再到街区、Zipcode、具体房源，做到了全方位覆盖。

丰富的维度

数据维度包括但不限于翔实的房产数据。以房产数据（如增值、租售比等）为核心，综合城市经济，人口，当地收入，市场周期，犯罪率，学区评分等细分几十个维度的数据，对上千万套房源进行分析和建模后进行打分，根据分数为投资人提供科学有效的投资建议。

不断进化的机器学习模型

WeHome自主研发的房产大数据机器学习模型，为每一笔投资决策保驾护航。WeHome数据模型分为城市模型和房产估值模型两大类。城市模型主要包括：租金回报模型（聚焦租金回报率高的城市）、房产增值模型（聚焦房产预期增值高的城市）、均衡模型（聚焦租金和增值比较平衡的城市）。WeHome房产估值模型基于上述海量数据、精细粒度和丰富维度，可以实现对单套在售房源投资价值的精准评估，并完成量化打分。