2025年你必须了解的十大房地产数据服务商

2025年，如果你和房地产行业有点关系——不管你是中介、PropTech 创业者，还是在 Zillow 上“云看房”的发烧友——你一定发现，数据已经成了行业的新门面。以前那种等 MLS 季度报告、靠朋友打听成交价的日子，早就一去不复返。现在，最牛的交易和最敏锐的策略，背后都离不开各类数据服务商提供的实时、结构化数据。作为一个多年帮企业做自动化工具的人，我从没见过房地产数据领域发展得这么快。

但选择实在太多了——有传统大厂、灵活的网页爬虫、区域专家、AI 平台……到底怎么挑最适合自己的房地产数据服务商？接下来我们就来深扒 2025 年值得关注的十大房地产数据服务商，顺便聊聊行业新趋势（以及为什么这对各种团队都是好消息）。

2025年房地产数据服务商为什么这么关键

房地产行业一直离不开信息，但到了 2025 年，数据已经成了行业的“血液”。不管你是找客户的销售、管资产的运营，还是追风口的投资人，能不能拿到准确、最新的房产数据都特别重要。PropTech 的崛起绝不是偶然——全球市场预计到 ，到 2032 年还要翻倍，这背后就是房地产数据和分析需求的爆发。

现在能用的数据类型多到眼花缭乱：。这些数据让你每一步都能更聪明——预测收益、选址、把握买卖时机、优化营销预算。更棒的是，数据普及让顶级洞察不再是大机构的专属。无代码界面和亲民价格，让个人中介和初创公司也能用上以前只有研究部门才有的情报。

我们怎么评选房地产数据服务商

面对一堆自称“最强数据”的公司，我觉得评选标准必须说清楚。主要看这些：

• 数据覆盖和深度： 能不能覆盖本地、全国或全球市场？住宅和商用都包含吗？有历史数据能做趋势分析吗？
• 更新频率： 数据有多新？实时或每天更新肯定比季度或年度好。
• 数据类型和功能： 除了基础房产信息，有没有分析、可视化或预测洞察？
• 易用性和集成： 有没有友好的界面、API 或无代码工具？能不能一键导出到 Excel、Google Sheets 或 CRM？
• 价格模式： 有免费试用吗？套餐透明吗？适合小团队还是只面向大企业？
• 创新亮点： 有没有用 AI、网页爬虫或另类数据？能不能自动化原本要手动处理的内容（比如 PDF、图片数据）？

这份榜单从数据巨头到敏捷 AI 平台全都有，不管你是个人中介还是跨国公司，都能找到合适的。

2025年十大房地产数据服务商

下面正式进入榜单。你会看到既有老牌大厂，也有创新新秀，既有全球覆盖，也有区域专精，数据来源既有传统也有另类。

1. ：AI 网页爬虫，定制你的房地产数据

首先推荐 ，不仅因为我有点私心（确实有），更因为它代表了房地产数据的未来。Thunderbit 是一款 ，让你不用写代码，直接从任意网站（比如 Zillow、Redfin、 甚至小众 MLS）提取最新数据。

Thunderbit 有啥不一样？ 你只要用自然语言描述需求（比如“抓旧金山两居室房源及价格和 Zestimate”），Thunderbit 的 AI 就能解析网页、自动建议字段名，把数据整理成结构化表格。还能搞定子页面爬取（比如获取详情页业主信息）、分页抓取，还能导出到 Excel、Google Sheets、Airtable 或 Notion。

核心功能：

• AI 网页爬虫（无代码）： 不用 CSS 选择器，不用手动配置，直接告诉 AI 你的需求。
• 自然语言交互： 直接说你想要哪些字段，Thunderbit 自动配置爬虫。
• 任意网站定制数据： 不受限于固定数据库，MLS、房产门户、县级记录、甚至社交媒体都能抓。
• 集成与导出： 支持 CSV/Excel 下载，或直接同步到 Sheets、Airtable、Notion。
• 免费+按需付费： 有免费额度，按需购买更灵活。
• 应用场景： 客户线索、竞品监控、价格分析、市场调研等。

Thunderbit 对销售、市场和分析团队特别友好，让他们不用 IT 支持，随时获取定制数据。我见过中介用它抓新房源、追踪降价、甚至批量采集开放日信息——原本要花好几个小时的活，现在几分钟就能搞定。而且它不受限于传统服务商的数据范围，真正实现了“你想抓什么就能抓什么”。

想亲自体验？，试试抓你常用的房产网站。（小心上瘾，别说我没提醒你！）

2. Bright Data

Bright Data 是全球领先的数据采集平台，既有现成数据集，也能为企业定制网页爬取方案。不管你要美国的 Zillow、英国的 Zoopla，还是亚洲的房产门户，Bright Data 基本都能搞定。

核心功能：

• 全球覆盖： 覆盖 200 多个国家的数据。
• 预制数据集： 定期更新主流房产网站数据。
• 定制爬取服务： 可自定义数据字段和来源。
• 强大基础设施： 自动处理代理、验证码、动态内容。
• 多样交付方式： 支持 API、云存储、文件下载。

Bright Data 适合大型企业和数据密集型业务，比如分析公司、对冲基金、全球 PropTech 公司。功能很强但学习曲线也高，价格也偏贵，不太适合个人或小团队。

3. APISCRAPY：AI 驱动的网页爬取与自动化平台

APISCRAPY 专注自动化和 AI 数据提取，提供 API 让你抓全球房产网站数据，包括 、Zillow、Trulia 甚至 MLS。

核心功能：

• AI 数据提取： 智能从非结构化页面抓结构化信息。
• 广泛市场覆盖： 支持 249 个国家，涵盖主流房产网站。
• 即插即用 API： 数据可直接用 JSON 或 CSV 获取。
• 托管基础设施： 自动处理代理、验证码、JS 动态页面。
• 高度定制与扩展： 查询灵活，支持大规模爬取。

APISCRAPY 适合技术型房产公司和数据工程师，无需自建基础设施就能大规模定制爬取。不是简单的可视化工具，但如果你熟悉 API，非常值得一试。

4. BatchService

BatchService 专注美国市场，主打法拍房数据、业主信息追踪（skip tracing）和投资线索。如果你关注问题房产或需要直接联系业主，BatchService 是首选。

核心功能：

• 全美房产数据库： 覆盖 1.2 亿套房产。
• 法拍与问题房产数据： 实时更新预拍卖、拍卖、银行持有等房源。
• 业主联系方式： 通过 skip tracing 获取准确电话和邮箱。
• 实时更新与预测分析： 月度或更频繁更新，含出售概率预测。
• 易用平台与 API： 支持网页建表和 API 集成。

BatchService 非常适合美国本地投资人、中介、线索挖掘和直联客户。

5. Think Data Group

Think Data Group 提供庞大的美国住宅和商用房产记录，结合分析洞察和预测模型。

核心功能：

• 超大房产数据集： 1.2 亿套房产，1360 亿数据点。
• 月度更新： 几乎实时反映交易、产权变更等。
• 商住两用覆盖： 住宅和商用数据兼备。
• 预测分析： 90 天出售概率预测。
• 数据咨询与定制服务： 可定制数据流和集成方案。

Think Data Group 适合大型机构客户，比如 REITs、对冲基金、大型 PropTech 公司，需要全面数据和高级分析。

6. TovoData

TovoData 是美国住宅房产数据领域的佼佼者，专注于抵押、产权和估值数据。

核心功能：

• 全美住宅覆盖： 超过 1.7 亿套房产。
• 抵押与贷款数据： 包含现有抵押、房屋净值、贷款信息。
• 房产与业主洞察： 标准房产信息、业主资料及人口统计。
• 自动估值与模型： 提供 AVM 和预测模型。
• API 与数据服务： 实时查询、大批量文件、数据补全服务。

TovoData 适合贷款机构、保险公司、市场人员和分析师，需大规模、可靠的住房数据。

7. Matrixian

Matrixian 是总部在荷兰的国际数据科技公司，提供全球房产洞察和高级分析。

核心功能：

• 全球房产数据覆盖： 涵盖 249 个国家。
• 自动估值模型（AVM）： AI 驱动的跨区域房产估值。
• 市场与客户洞察： 提供趋势和客户行为报告。
• 地理编码与空间分析： 高级地理定位和地图服务。
• 定制化解决方案： 为企业客户量身定制数据和咨询。

Matrixian 适合全球房产公司、金融机构和分析公司，需跨境数据和高端分析。

8. Immobiliare.it Insights

Immobiliare.it Insights 是意大利最大房产门户的分析部门，专注意大利和希腊市场数据。

核心功能：

• 意大利与希腊专精： 深入本地市场，定制数据模型。
• 9 年以上历史数据： 支持长期趋势分析。
• 详细市场指标： 供需指数、价格趋势、租金回报等。
• 住宅与商用覆盖： 两大板块数据齐全。
• 细分与可操作数据： 按地区、城市、房型精细划分。

专注南欧房地产， Insights 在本地深度和历史数据方面无可匹敌。

9. Realie.ai：AI 驱动的美国房产另类数据

Realie.ai 是美国房产数据领域的新锐，用 AI 低价整合 3100 多个县的原始数据。

核心功能：

• 全美县级数据： 1.8 亿套房产，含产权、交易、抵押、契约记录。
• AI 数据处理： 跨县清洗、标准化数据。
• 亲民价格与免费版： 低价套餐，小规模可免费用。
• 高效 API： 面向开发者设计，返回速度快。
• 友好平台： 现代界面，无代码查报告。

Realie.ai 适合初创公司、小企业和开发者，低成本获取美国房产数据。

10. BrightCat Data & Analytics：加拿大房地产智能平台

BrightCat 专注加拿大市场，提供全国住宅和商用房产深度洞察。

核心功能：

• 加拿大全国覆盖： 800 万+房产记录，每月新增 5 万条。
• 住宅与商用数据： 房源、成交、租赁市场及分析。
• 实时追踪： 房源、成交、租赁趋势实时更新。
• 历史趋势与预测： 支持长期市场变化分析。
• 分析与报告： 提供预测、空置率等仪表盘。

BrightCat 是加拿大房地产投资人、银行、经纪等专业人士的首选。

房地产数据服务商对比：功能、数据来源与价格

下面这张表帮你快速对比各家服务商：

传统 vs. 另类数据服务商：你该选哪种？

聊聊策略。传统房地产数据服务商（比如 Think Data Group、TovoData、BatchService）深耕多年，主要整合官方记录和行业合作数据，适合结构化、历史性强的数据需求，比如 30 年产权记录或全国税务数据。但他们更新慢、价格高、灵活性有限。

而另类数据服务商和网页爬虫（比如 Thunderbit、Bright Data、APISCRAPY、Realie）则从网站、社交媒体、甚至线下流量等非常规渠道抓取实时数据。最大优势？时效性和细粒度。 你可以捕捉本地微趋势、监控竞品房源、分析租金变动等。

事实上，。这和十年前完全不一样。

那你该怎么选？

• 需要合规、历史分析或官方数据（比如风控），优先选传统服务商。
• 如果你是快节奏投资人、分析师或 PropTech 创业者，想要实时洞察，建议叠加另类数据。
• 最佳实践往往是混合：用传统数据打基础，另类数据补充细节和早期信号。

Thunderbit 如何改变房地产数据格局

重点说说 Thunderbit 为什么对房地产团队意义重大——尤其是没有技术团队的公司。

无代码，自然交互： 你可以直接“对 AI 说”你想抓什么。打开房源网站，输入“地址、价格、卧室数”，Thunderbit 自动配置，无需再折腾 CSS 选择器，也不用担心网站改版爬虫失效。

任何网站都能变数据源： 想监控小众 MLS、抓取 Craigslist 的 FSBO 房源，或分析 Google 评论情感？Thunderbit 的 AI 不挑网站，能适应各种格式，把整个互联网变成你的房产数据库。

速度与适应性： 过去要开发几周的爬虫，现在几分钟搞定。Thunderbit 能自动“读懂”网页结构，网站改版也能自适应，再也不用为“爬虫又挂了”头疼。

赋能非技术团队： 销售和市场团队也能自己采集数据。我见过中介每周抓竞品房源做价格跟踪，市场团队实时拉租金做指数，全程无需 IT 支持。

用法创新： 从竞品监控、价格分析到线索挖掘，Thunderbit 让创意策略变得可落地。比如抓取新发起的驱逐案件，锁定潜在卖家，或追踪降价房源。

降本增效： Thunderbit 价格亲民（免费起步，量大月付），不受限于服务商的数据范围。想要新指标，自己抓就行。

总之，Thunderbit 正在，让采集变得即时、灵活、以用户为中心。原本繁琐的流程，如今只需点点鼠标。随着更多团队采用，房地产行业的数据决策速度只会越来越快。

想了解更多？欢迎访问 ，查看、等实用教程。

如何选择最适合你的房地产数据服务商

选择太多，怎么选？我的建议：

1. 明确目标： 你是要获客、做市场调研、开发应用还是做分析？用途决定选择。
2. 考虑地域： 只要美国数据？选 BatchService、TovoData、Realie、Think Data Group。要全球？看 Bright Data、Matrixian、Thunderbit（任意网站）。
3. 评估技术资源： 有开发团队可用 API，没技术就选无代码工具（Thunderbit、BatchService 的界面、BrightCat 的仪表盘）。
4. 预算与价格： 传统服务商贵，Thunderbit、Realie 等新平台有按需付费或免费版。
5. 数据新鲜度： 需要实时？Thunderbit、Bright Data、APISCRAPY、BrightCat 都不错。能接受月度？选 Think Data Group、Matrixian、Immobiliare.it。
6. 质量与准确性： 能试用就试用，很多服务商有演示或样本数据。
7. 合规性： 特别是抓业主联系方式时，确保合法合规。
8. 服务支持： 需要指导就选客服好的平台。
9. 可扩展性： 业务会扩张？选能跟着你成长的服务商。
10. 试用迭代： 先小规模试点，大多数服务商有免费试用。

和服务商沟通时可以问：

• 有哪些独特数据点？
• 数据来源和更新机制？
• 能否联系参考客户？
• 有无用量限制或超额费用？
• 集成难度如何？
• 是否支持概念验证？
• 如何处理数据纠错？
• 包含哪些支持服务？

别怕混搭。用 TovoData 或 Realie 做基础数据，Thunderbit 或 Bright Data 抓实时趋势或另类指标。

总结：房地产数据采集的未来

2025 年的房地产行业正处于传统经验与科技创新的交汇点。主要趋势有：

• 数据类型更丰富。 从传统记录到实时网页爬取，专业人士拥有前所未有的工具箱。
• 选对服务商至关重要。 结合目标、预算、技术能力选平台，别怕多平台组合。
• 另类与 AI 方案加速崛起。 Thunderbit、Realie 等让数据采集更灵活、对话式、自动化。
• 数据新鲜度和准确性为王。 市场变化快，最新、细致的数据才有竞争力。
• 数据获取门槛更低。 无论个人中介还是跨国公司，都能用上高质量房产数据。

大胆试用这些工具吧。大多数服务商都有免费试用。没用过网页爬虫？试试 Thunderbit 免费额度做个小项目。一直只用单一数据源？不妨试试另类方案对比下效果。

未来的房地产数据采集，关键在于集成与主动出击。最优决策，必然建立在真实、及时、有洞察力的数据之上。制定你的数据策略，列出候选服务商，先跑个试点项目。在“地段、地段、地段”之外，也许该加一句“数据、数据、数据”。

祝你在信息驱动的市场中，做出最明智的房地产决策，始终领先一步！

想知道 Thunderbit 如何帮你打造专属房地产数据集？、查看，或浏览 获取更多实用指南。如果你有更喜欢的数据服务商，欢迎留言交流——我很乐意和你“数据切磋”，最好是边喝咖啡边聊，而不是对着表格头疼。

常见问题

1. 什么是房地产数据服务商，2025年为什么重要？

房地产数据服务商会聚合、爬取或整合房产相关数据（比如房源、产权、估值、租金、社区洞察等），供企业使用。2025 年，这些服务商对中介、投资人和 PropTech 创业公司特别关键，因为大家都依赖实时、准确的数据做决策、发现机会、提升竞争力。

2. 传统与另类房地产数据服务商有啥区别？

传统服务商（比如 Think Data Group、TovoData）主要依赖官方记录、税务局和机构合作，提供长期历史数据。另类服务商（比如 Thunderbit、Bright Data）则用网页爬虫、AI 和实时渠道抓取最新或小众数据，适合快节奏市场和创新场景。

3. 哪家服务商适合非技术用户或小团队？

Thunderbit 对非技术用户特别友好，采用无代码、AI 驱动界面。你只要描述所需数据，工具自动爬取任意网站并导出结构化表格。非常适合中介、分析师、市场人员等不会编程的用户。

4. 如何为企业选择合适的数据服务商？

先明确目标：是获客、投资研究、开发应用还是资产分析？再考虑地域、数据新鲜度、技术资源、价格和合规性。多数服务商有免费试用，建议多试几家再决定。

5. 能不能结合多家服务商的数据获得更好洞察？

当然可以。许多房地产专业人士采用混合策略：用传统服务商做基础数据，Thunderbit 或 Realie 等另类工具补充实时、本地或竞品数据。两者结合，市场画像更全面、可操作性更强。