讲到房地产投资，做出决议总是基于location， location，location。但是，天文位置的正确选择和地点属性的定位，常常取决于公司团队的直观经历和实地调查。随着城市数据网络的开展，很多直观的判别不如大数据所带来的推断精准有效。

不管是商业地产还是住宅地产，选址时都要思索项目的最终效劳对象是谁，天文位置契合不契合用户群体的需求。依照传统方式，开发商是集中理解一个城市的各个城区，对一个天文位置有了多年的经历，从而依据经历来判别特定的选址。但是，随着数据搜集的兴旺和完备，房地产投资人能够更快速地判别一个天文位置的最终效劳客户组成。

以下是一个简单适用的例子。这个是经过剖析三藩市各个地点间隔最近的有机超市Wholefoods的间隔，判别特定区域的效劳对象。wholefoods的选址，普通位于周边高收入人群较多的中央。所以离wholefoods越近的天文位置，效劳的对象中高端白领所占的比例就越多。

另一个地产选址的重要要素是价值的将来趋向。如今曾经成熟的社区将来不一定可以发明更多附加值；与之相对，如今相对低收入的区域有可能会有更大的升值空间。经过不同收入的人口活动数量来判别将来的房地产增值趋向，是另一个房地产数据推断的例子。

纽约曼哈顿岛最集中收入房地产增加的地域划分——而言，红色最有升值潜力，蓝色最不具备升值潜力。比方曾经成熟的上西区和上东区，房地产升值的可能性就远远小于下城区域。由于新的高收入人口正在迅流入过去较为落后的下城。